温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

收藏点赞不迷路  关注作者有好处

                                         文末获取源码

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

《基于PySpark+Hadoop+Hive+LSTM的美食推荐与评分预测系统》任务书

一、项目背景与意义

（一）行业痛点分析

1. 数据维度爆炸：
   • 美团/点评日均产生TB级评论数据
   • 涉及文本、图片、地理位置等多模态信息
2. 评分预测挑战：
   • 用户评分行为存在稀疏性（<5%评论含评分）
   • 情感表达具有领域特殊性（如"惊艳""踩雷"等餐饮术语）
3. 实时推荐需求：
   • 需要融合时空上下文（就餐时段、地理位置）
   • 冷启动问题突出（新店/新用户推荐）

（二）技术融合价值

• Hadoop生态：提供PB级数据存储（HDFS）与ETL处理能力（Hive）
• PySpark引擎：支持分布式机器学习，较传统方案加速6-8倍
• LSTM网络：擅长处理时序评论数据，捕捉用户偏好演化

二、研究内容与目标

（一）系统架构设计

mermaid复制代码

	graph TD
	A[数据源] --> B{爬虫集群}
	B --> C[Kafka消息队列]
	C --> D[Spark Streaming]
	D --> E[Hive数据仓库]
	E --> F[特征工程]
	F --> G[LSTM评分模型]
	G --> H[混合推荐引擎]
	H --> I[API服务层]

（二）核心研究任务

1. 多源异构数据采集：
   • 开发分布式爬虫系统，突破美团/点评反爬机制
   • 集成地理位置数据、消费记录、社交关系等多维度信息
2. 数据治理体系：
   • 建立餐饮领域知识图谱（含菜品-口味-场景关联）
   • 设计评论数据清洗流程（去重、情感倾向分析）
3. 时空感知LSTM模型：
   • 构建评论序列嵌入表示（Word2Vec+Transformer）
   • 融入时间衰减因子（近期评论权重提升）
   • 加入地理位置注意力机制
4. 混合推荐引擎：
   • 融合协同过滤（UserCF）与内容推荐（菜品特征）
   • 设计多目标优化函数（评分预测+点击率预测）

三、技术路线与实施方法

（一）关键技术选型

技术栈	功能定位	性能指标
PySpark MLlib	分布式特征工程	处理速度>1M条/秒
Hive LLAP	低延迟查询	查询响应时间<500ms
Keras+TensorFlow	深度学习框架	支持GPU加速训练
Elasticsearch	实时向量检索	近似最近邻搜索<10ms

（二）实施方法论

1. 数据预处理流程：
   • 中文分词优化：融合餐饮领域词典（含菜品别名、口味描述）
   • 情感分析模型：在ROBERTA基础上微调餐饮评论数据集
   • 时空特征编码：采用GeoHash+时间分桶策略
2. 模型训练策略：
   • 采用增量学习框架（每日更新模型）
   • 设计动态负采样机制（解决数据不平衡）
   • 实施超参数自动搜索（基于贝叶斯优化）

四、研究计划与进度安排

（一）阶段规划

阶段	周期	关键任务	交付物
需求调研	1-2月	餐饮行业痛点分析，竞品系统评测	需求规格说明书
技术预研	3-4月	LSTM时序建模，分布式训练优化	技术可行性报告
系统实现	5-8月	各模块开发，推荐引擎集成	可运行系统+单元测试报告
评估优化	9-10月	A/B测试，性能调优	评估报告+优化方案

（二）预期成果

1. 技术成果：
   • 发表CCF B类论文《基于时空LSTM的美食评分预测模型》
   • 开源餐饮领域情感词典（含5万+细分情感词）
   • 构建美食推荐算法基准测试数据集
2. 应用效益：
   • 推荐准确率提升：预期较传统算法提高40-50%
   • 用户留存率提升：通过个性化推荐提高25%以上
   • 决策支持：提供区域餐饮趋势预测模型

五、可行性分析

（一）技术可行性

• 团队已具备：
  • 处理过亿级餐饮评论数据的经验
  • 基于Spark的推荐系统上线案例
  • 预训练的餐饮领域BERT模型（BERT-Foodie）

（二）数据可行性

• 已对接：
  • 美团开放平台（API获取商户信息）
  • 大众点评数据银行（脱敏评论样本）
  • 高德地图POI数据库（地理位置信息）

本研究将推动深度学习技术与餐饮大数据的深度融合，构建具有行业示范性的智能美食推荐系统，助力本地生活服务平台提升用户体验和商业价值。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻