计算机毕业设计PySpark+Hive+大模型小红书评论情感分析 小红书笔记可视化 小红书舆情分析预测系统 大数据毕业设计(源码+LW+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-12-15 22:17:04 发布
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#大数据 #课程设计 #hive #hadoop #spark #毕业设计 #推荐算法

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介绍资料

以下是一份关于《PySpark+Hive+大模型小红书评论情感分析》的任务书模板，供参考：

任务书：基于PySpark+Hive+大模型的小红书评论情感分析

一、项目背景与目标

  1. 背景
    小红书作为国内领先的社交电商平台，用户评论数据蕴含丰富的情感倾向和消费反馈。传统情感分析方法受限于小规模数据和简单模型，难以处理海量、高维、多模态的评论数据。结合PySpark（分布式计算）、Hive（数据仓库）与大模型（如BERT、LLaMA等）的技术栈，可实现高效、精准的情感分析，为企业决策提供支持。

  2. 目标

    • 构建基于PySpark+Hive的分布式数据处理框架，完成小红书评论数据的清洗、存储与特征提取。
    • 集成预训练大模型（如BERT、ChatGLM等），实现评论情感的细粒度分类（积极/消极/中性）。
    • 优化模型性能，满足大规模数据下的实时分析需求。
    • 输出可视化分析报告，辅助业务部门洞察用户情感趋势。

二、任务内容与分工

1. 数据采集与预处理（负责人：数据组）

  • 任务：
    • 通过小红书开放API或爬虫工具采集评论数据（需遵守平台规则）。
    • 使用PySpark清洗数据：去重、处理缺失值、过滤无效字符、分词（中文需结合Jieba/HanLP）。
    • 将清洗后的数据存储至Hive数据仓库，构建分层表结构（ODS→DWD→DWS）。
  • 输出：
    • 清洗后的结构化数据集（Hive表或Parquet文件）。
    • 数据质量报告（包含数据量、字段分布、异常值统计）。

2. 大模型集成与情感分析（负责人：算法组）

  • 任务：
    • 模型选择：基于任务需求选择预训练大模型（如BERT-base、BERT-wwm-ext、ChatGLM-6B等）。
    • 微调优化：在PySpark环境中加载模型，使用清洗后的评论数据微调（Fine-tuning）或提示工程（Prompt Engineering）。
    • 分布式推理：通过PySpark的Pandas UDF或Koalas实现大模型在集群上的并行推理。
    • 情感分类：输出每条评论的情感标签（积极/消极/中性）及置信度分数。
  • 输出：
    • 训练好的情感分析模型（保存为HuggingFace格式或ONNX格式）。
    • 情感分析结果数据集（包含原始评论、情感标签、时间戳等字段）。

3. 结果可视化与报告（负责人：分析组）

  • 任务：
    • 使用PySpark SQL聚合分析结果，统计情感分布、时间趋势、关键词TOPN等。
    • 通过Matplotlib/Seaborn或Superset生成可视化图表（如情感占比饼图、时间序列折线图）。
    • 编写分析报告，提炼业务洞察（如某产品口碑变化、用户痛点等）。
  • 输出：
    • 可视化仪表盘（HTML/PDF格式）。
    • 结构化分析报告（Word/PPT）。

三、技术栈与工具

模块技术/工具
数据处理PySpark、Hive、HDFS、Jieba/HanLP
模型训练HuggingFace Transformers、PyTorch
分布式推理PySpark UDF、Horovod（可选）
可视化Matplotlib、Seaborn、Superset
部署环境CDH/HDP集群、Docker、Kubernetes

四、时间计划

阶段时间节点交付物
数据采集与清洗第1-2周清洗后的数据集、数据质量报告
模型开发与微调第3-4周微调后的模型文件、测试集评估报告
分布式推理实现第5周PySpark推理代码、性能测试报告
可视化与报告第6周仪表盘、分析报告

五、验收标准

  1. 数据质量：清洗后数据完整率≥98%，无效评论过滤率≥95%。
  2. 模型性能：情感分类准确率≥85%（F1-Score），推理延迟≤500ms/条（集群环境）。
  3. 系统稳定性：支持日均百万级评论数据的实时分析。
  4. 报告实用性：分析结论需包含至少3条可落地的业务建议。

六、风险与应对

风险类型描述应对措施
数据合规风险爬虫可能违反平台规则优先使用官方API，限制爬取频率
模型偏差风险训练数据分布不均衡采用分层抽样、数据增强技术
集群资源不足大模型推理占用过多GPU/CPU优化模型量化（如FP16）、分批处理

七、附录

  1. 参考论文：
    • 《基于BERT的中文情感分析研究》（XXX, 2021）
    • 《PySpark在大规模文本处理中的应用》（XXX, 2022）
  2. 代码仓库：
    • GitHub链接（待补充）

任务书负责人：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

可根据实际项目需求调整技术细节、时间节点和分工。如需进一步扩展某部分内容（如模型微调步骤、Hive表设计），可补充说明。

运行截图

 

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