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技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。
主要内容：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、文档辅导、LW文档降重、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。
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信息安全/网络安全 大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！
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介绍资料
以下是一份关于《Python + PySpark + Hadoop 视频推荐系统》的任务书模板，涵盖项目目标、技术架构、功能模块、开发计划及风险评估等内容：
任务书：Python + PySpark + Hadoop 视频推荐系统
一、项目背景与目标
背景
随着短视频和在线视频平台的普及，用户面临海量视频内容选择困难的问题。传统推荐系统存在冷启动问题（新用户/新视频缺乏数据）、计算效率低（大规模数据下实时推荐困难）等痛点。本项目基于Python（算法开发） + PySpark（分布式计算） + Hadoop（数据存储）构建一个高并发、可扩展、低延迟的视频推荐系统，支持离线批处理与近实时推荐。目标
- 推荐功能：实现基于用户行为、视频内容的混合推荐（协同过滤 + 深度学习模型）。
- 大数据处理：利用Hadoop HDFS存储海量视频元数据与用户行为日志，PySpark实现分布式计算。
- 实时性：支持近实时推荐（如用户观看视频后立即更新推荐列表）。
- 可扩展性：支持横向扩展（增加计算节点应对数据增长）。
二、项目范围与功能模块
1. 数据层（Hadoop HDFS）
- 数据存储：
- 视频元数据：视频ID、标题、类别、标签、上传时间、播放量、点赞数等。
- 用户行为日志：观看记录（用户ID、视频ID、观看时长、是否完播）、点赞/收藏行为、搜索关键词。
- 用户画像数据：年龄、性别、地域、兴趣标签（通过聚类分析生成）。
- 数据采集：
- 通过Flume或Kafka实时采集用户行为日志，写入HDFS。
- 定期爬取视频平台元数据（如YouTube API、B站开放接口）。
2. 计算层（PySpark）
- 离线批处理任务：
- 数据预处理：清洗噪声数据（如重复观看记录）、填充缺失值、特征工程（如视频标签One-Hot编码）。
- 协同过滤推荐：
- 基于用户的协同过滤（User-Based CF）：计算用户相似度矩阵，生成推荐列表。
- 基于物品的协同过滤（Item-Based CF）：计算视频相似度矩阵，用于“看了又看”场景。
- 内容推荐：
- 使用TF-IDF或Word2Vec提取视频标题/标签的文本特征，计算视频内容相似度。
- 模型训练：
- 使用PySpark MLlib训练ALS（交替最小二乘法）矩阵分解模型。
- 保存模型至HDFS，供在线服务加载。
- 近实时计算任务：
- 增量更新用户画像：基于新行为数据动态调整用户兴趣标签（如使用Streaming ALS）。
- 实时推荐API：通过PySpark Structured Streaming处理最新行为日志，触发推荐列表更新。
3. 应用层（Python + Flask/FastAPI）
- 推荐服务API：
- 输入：用户ID、上下文信息（如时间、设备类型）。
- 输出：Top-N推荐视频列表（含视频ID、标题、缩略图、推荐理由）。
- 逻辑：混合离线推荐结果与实时行为数据（如用户刚观看完“科技”类视频，临时提升同类视频权重）。
- A/B测试模块：
- 支持多套推荐策略并行运行，通过点击率（CTR）评估效果。
4. 技术架构
1┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ 2│ 数据源 │ → │ Hadoop HDFS │ ← │ PySpark │ 3│ (爬虫/日志) │ │ (存储原始数据) │ │ (分布式计算) │ 4└───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘ 5 ↑ 6 ↓ 7┌───────────────┐ ┌───────────────┐ ┌───────────────┐ 8│ 推荐模型库 │ ← │ Python算法 │ → │ 在线服务API │ 9│ (ALS/Word2Vec)│ │ (TF-IDF/DNN) │ │ (Flask/FastAPI)│ 10└───────────────┘ └───────────────┘ └───────────────┘三、技术实现路径
1. PySpark 协同过滤实现示例
python
1from pyspark.ml.recommendation import ALS 2from pyspark.sql import SparkSession 3 4# 初始化Spark会话 5spark = SparkSession.builder.appName("VideoRecommendation").getOrCreate() 6 7# 加载数据（用户ID, 视频ID, 评分=观看时长/视频总时长） 8ratings = spark.read.csv("hdfs://namenode:9000/data/ratings.csv", header=True, inferSchema=True) 9 10# 训练ALS模型 11als = ALS( 12 maxIter=10, 13 regParam=0.01, 14 userCol="user_id", 15 itemCol="video_id", 16 ratingCol="rating" 17) 18model = als.fit(ratings) 19 20# 为用户生成推荐 21user_id = "123" 22recommendations = model.recommendForAllUsers(10) # 每个用户推荐10个视频 23recommendations.filter(recommendations["user_id"] == user_id).show()2. Python 深度学习推荐（可选扩展）
python
1import tensorflow as tf 2from tensorflow.keras.layers import Embedding, Dot, Flatten 3 4# 构建双塔模型（User Tower + Item Tower） 5user_input = tf.keras.Input(shape=(1,), name="user_id") 6item_input = tf.keras.Input(shape=(1,), name="video_id") 7 8user_embedding = Embedding(input_dim=1000, output_dim=32)(user_input) # 假设1000个用户 9item_embedding = Embedding(input_dim=5000, output_dim=32)(item_input) # 假设5000个视频 10 11user_vec = Flatten()(user_embedding) 12item_vec = Flatten()(item_embedding) 13dot_product = Dot(axes=1)([user_vec, item_vec]) 14 15model = tf.keras.Model(inputs=[user_input, item_input], outputs=dot_product) 16model.compile(optimizer="adam", loss="mse")四、项目计划与里程碑
| 阶段 | 时间节点 | 交付成果 |
|---|---|---|
| 需求分析与设计 | 第1周 | 数据字典、推荐算法选型报告、HDFS目录设计 |
| 环境搭建 | 第2周 | Hadoop集群部署、PySpark开发环境配置 |
| 离线计算开发 | 第3-4周 | PySpark批处理脚本、ALS模型训练代码 |
| 在线服务开发 | 第5周 | Flask API接口、A/B测试模块 |
| 系统联调 | 第6周 | 离线推荐结果与在线服务集成、压力测试 |
| 优化与上线 | 第7周 | 推荐准确率优化报告、生产环境部署文档 |
五、资源需求
- 硬件资源：
- Hadoop集群：3台服务器（每台8核16G内存，1TB硬盘），其中1台作为NameNode。
- 开发测试机：1台高性能工作站（16核32G内存，用于模型训练）。
- 数据资源：
- 模拟数据集：10万用户、100万视频、1000万条行为日志（可通过Python生成）。
- 真实数据源：合作视频平台提供脱敏后的用户行为数据。
- 第三方服务：
- 对象存储（如AWS S3）备份模型文件。
- 监控工具（Prometheus + Grafana）监控集群性能。
六、风险评估与应对
| 风险类型 | 描述 | 应对措施 |
|---|---|---|
| 数据倾斜问题 | 热门视频导致计算资源不均衡 | 对热门视频采样或加权，使用repartition()调整分区数 |
| 模型冷启动 | 新用户/新视频缺乏历史数据 | 新用户：默认推荐热门视频；新视频：基于内容相似度推荐 |
| 实时性不足 | 推荐列表更新延迟 > 5分钟 | 改用PySpark Structured Streaming + Flink增量计算 |
| 集群故障 | 单点NameNode宕机导致数据不可用 | 配置HDFS HA（高可用），使用Zookeeper管理元数据 |
七、验收标准
- 推荐准确率：离线评估指标（RMSE < 0.8，Precision@10 > 0.3）。
- 性能指标：
- 离线任务：1000万条数据ALS训练时间 ≤ 2小时。
- 在线API：平均响应时间 ≤ 300ms，支持1000 QPS（每秒查询数）。
- 可扩展性：数据量翻倍时，通过增加节点保持处理时间稳定。
- 用户反馈：A/B测试显示新推荐策略点击率提升 ≥ 15%。
项目负责人（签字）：
日期：
此任务书可根据实际需求调整技术细节（如替换ALS为深度学习模型），或扩展功能（如增加视频内容理解（CV）模块、社交关系推荐）。
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！
为什么选择我
博主是CSDN毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。
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