计算机毕业设计Hadoop+Spark美团美食推荐系统 美团餐厅推荐系统 美团推荐系统 美食价格预测 美团爬虫 美食数据分析 美食可视化大屏

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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

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介绍资料

《Hadoop+Spark美团美食推荐系统》开题报告

一、研究背景与意义

随着互联网技术的快速发展，大数据已成为企业竞争力的关键要素。美团作为国内领先的本地生活服务平台，拥有海量的用户行为数据和丰富的业务场景。然而，面对如此庞大的数据量，如何高效地利用这些数据，提升推荐系统的准确性和用户体验，成为美团亟待解决的问题。

近年来，外卖行业蓬勃发展，消费者对美食的多样化和个性化需求日益增长。美团作为外卖行业的领军企业，拥有庞大的用户群体和丰富的商家资源。通过大数据技术、机器学习算法和深度学习模型，结合知识图谱技术，构建一个高效、可扩展的美食推荐系统，将大大提升用户体验，增加商家曝光率，提高经营效益，同时推动技术创新。

二、研究目的与意义

1. 提升用户体验：通过个性化的美食推荐，帮助用户快速找到符合自己口味的美食，提升用户满意度。
2. 增加商家曝光：精准推荐有助于提升商家的曝光率，增加订单量，提高商家的经营效益。
3. 推动技术创新：结合Hadoop、Spark、知识图谱等先进技术，推动大数据处理技术和推荐算法的创新发展。

三、研究内容与技术路线

1. 数据采集与预处理

   • 利用Selenium等自动化爬虫工具采集美团平台上的美食数据，包括菜品信息、商家信息、用户评价等。
   • 对数据进行清洗和预处理，去除噪声数据、重复数据和无关数据，生成可用于分析的数据集。

2. 知识图谱构建

   • 基于清洗后的数据，构建美食知识图谱，包括菜品、商家、用户等多维度的实体和关系，形成一个复杂而丰富的语义网络。

3. 大数据处理

   • 利用Hadoop进行数据的分布式存储和离线分析。
   • 利用Spark进行数据的实时处理和分析。

4. 推荐算法研究

   • 结合协同过滤、深度学习等算法，进行个性化美食推荐算法的研究和实现。
   • 算法将基于用户的历史行为数据、知识图谱中的实体和关系等信息，计算用户之间的相似度，为用户推荐他可能喜欢的美食。

5. 系统实现与测试

   • 采用敏捷开发模式，分阶段进行系统的开发、测试和部署。
   • 在每个阶段，进行详细的测试和验证，确保系统的稳定性和可靠性。

四、系统架构

系统架构包括数据采集层、数据预处理层、知识图谱构建层、大数据处理层、推荐算法层以及用户交互层。各层之间通过数据接口和API进行交互，实现数据的流动和功能的集成。

1. 数据采集层：利用爬虫技术采集美团平台上的美食数据。
2. 数据预处理层：对采集到的数据进行清洗和预处理。
3. 知识图谱构建层：基于清洗后的数据，构建美食知识图谱。
4. 大数据处理层：利用Hadoop和Spark进行大规模数据处理。
5. 推荐算法层：结合多种推荐算法，进行个性化美食推荐。
6. 用户交互层：实现用户界面和推荐结果的展示。

五、研究计划与进度安排

1. 第一阶段（1-2个月）：确定研究题目，查阅相关文献，撰写开题报告。
2. 第二阶段（3-5个月）：进行数据采集与预处理，构建知识图谱，完成大数据处理平台的搭建。
3. 第三阶段（6-8个月）：进行推荐算法的研究和实现，完成系统的初步开发。
4. 第四阶段（9-10个月）：进行系统测试和优化，撰写毕业论文初稿。
5. 第五阶段（11-12个月）：完成毕业论文定稿，准备答辩。

六、预期成果

1. 实现一个基于Hadoop和Spark知识图谱的美团美食推荐系统，能够为用户提供个性化的美食推荐服务。
2. 通过实验验证系统的推荐准确率、召回率等关键指标，确保系统在实际应用中的有效性和可靠性。
3. 发表相关学术论文或技术报告，为美团等外卖平台提供技术参考和解决方案。

七、参考文献

1. 李洪磊, 姜珊. O2O模式下的“餐饮外卖”对餐饮业的影响[J]. 电子商务, 2017(07):1+67.
2. 温玥. 外卖平台商家销量的影响因素研究[D]. 哈尔滨工业大学, 2020.
3. 杨文雅. 基于数据挖掘的美团外卖商家评分研究[D]. 山东师范大学, 2020.
4. 漆智勤. 基于O2O模式的外卖订餐系统[D]. 南昌大学计算机技术学科硕士学位论文, 2014.
5. 王丹. 餐饮外卖O2O物流服务质量顾客满意度影响因素实证研究[D]. 西安电子科技大学, 2019.

通过上述研究，旨在设计并实现一个基于Hadoop和Spark知识图谱的美团美食推荐系统，为用户提供个性化的美食推荐服务，提升用户体验和商家曝光率，同时推动大数据处理技术和推荐算法的创新发展。

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