基于Hadoop+Spark+DeepSeek-R1的智能民宿推荐系统设计与实现

1. 系统概述

随着共享经济的快速发展，民宿行业积累了海量用户行为数据和房源信息。传统推荐系统难以有效处理这些高维度、非结构化的数据。本项目设计并实现了一个基于Hadoop+Spark分布式计算框架，集成DeepSeek-R1大模型的智能民宿推荐系统，通过大数据技术挖掘用户偏好，提供个性化推荐服务。

系统架构分为四层：

1. 数据采集层：基于Python的Scrapy框架实现分布式爬虫
2. 数据存储层：HDFS+Hive构建数据仓库
3. 数据处理层：Spark MLlib进行特征工程，DeepSeek-R1模型训练
4. 应用展示层：SpringBoot+Vue实现前后端分离的Web应用

2. 关键技术实现

2.1 分布式数据采集

民宿爬虫模块采用Scrapy-Redis构建分布式爬虫集群，主要爬取平台包括Airbnb、途家等。爬虫策略设计要点：

• 动态User-Agent轮换
• IP代理池管理
• 基于Redis的去重机制
• 反爬虫策略应对

关键代码示例（Python）：

class HomestaySpider(RedisSpider):
    name = 'homestay'
    redis_key = 'homestay:start_urls'
    def parse(self, response):
        item = HomestayItem()
        item['title'] = response.css('h1.listing-title::text').get()
        item['price'] = response.css('span._1p7iugi::text').get()
        # 其他字段提取...
        yield item

2.2 大数据处理架构

采用Hadoop+Spark技术栈构建数据处理流水线：

• HDFS：存储原始爬虫数据和清洗后的结构化数据
• Hive：建立星型模型数据仓库，主要事实表包括：
  • 用户行为事实表（user_behavior_fact）
  • 房源信息事实表（property_fact）
  • 订单事实表（order_fact）
• Spark SQL：执行ETL作业，数据清洗转换

数据仓库schema设计示例：

CREATE EXTERNAL TABLE user_behavior_fact (
    user_id STRING,
    property_id STRING,
    behavior_type INT,  -- 1:浏览 2:收藏 3:预订
    behavior_time TIMESTAMP
) PARTITIONED BY (dt STRING)
STORED AS PARQUET;

2.3 DeepSeek-R1模型集成

DeepSeek-R1大模型在推荐系统中的应用：

1. 特征提取：
   • 使用BERT架构提取房源文本描述的特征向量
   • 图像特征提取（CNN）处理房源图片
2. 多任务学习：
   • 点击率预测（CTR）
   • 转化率预测（CVR）
   • 评分预测
3. 模型部署：
   • 使用TensorFlow Serving提供API服务
   • 模型版本管理和AB测试

模型训练代码框架：

class MultiTaskModel(tf.keras.Model):
    def __init__(self):
        super().__init__()
        self.bert_layer = DeepSeekR1()
        self.ctr_head = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
        self.cvr_head = tf.keras.layers.Dense(1, activation='sigmoid')
    def call(self, inputs):
        text_emb = self.bert_layer(inputs['text'])
        ctr_logits = self.ctr_head(text_emb)
        cvr_logits = self.cvr_head(text_emb)
        return {'ctr': ctr_logits, 'cvr': cvr_logits}

3. 系统可视化

3.1 Hive数据可视化

使用Superset构建数据看板：

• 用户画像分析
• 房源地域分布热力图
• 价格区间统计
• 季节性需求变化趋势

3.2 推荐结果展示

前端采用Vue+ECharts实现：

1. 个性化推荐列表
2. 相似房源推荐
3. 基于地理位置的推荐
4. 用户兴趣标签云

4. 系统优化

4.1 性能调优

• Spark参数优化：
  • executor内存分配
  • 并行度设置
  • 数据倾斜处理
• Hive表分区策略
• 缓存机制设计

4.2 推荐算法优化

• 融合协同过滤与深度学习
• 实时特征工程
• 多目标优化

5. 毕业设计建议

1. 技术选型：根据数据规模选择合适的计算框架
2. 数据质量：重视数据清洗和特征工程
3. 评估指标：设计合理的推荐系统评估体系
4. 创新点挖掘：
   • 结合知识图谱增强推荐解释性
   • 考虑情境感知推荐
   • 冷启动问题解决方案

6. 总结

本项目实现了从数据采集、存储、处理到推荐的全流程解决方案，展示了大数据技术与深度学习模型在民宿推荐场景中的综合应用。系统具有以下特点：

• 分布式架构支持海量数据处理
• 深度学习模型提升推荐精准度
• 完善的可视化分析功能
• 可扩展的系统设计

完整项目源码包含：

• 爬虫模块（Python）
• 大数据处理代码（Scala/Java）
• 深度学习模型（Python）
• 前后端应用（Java/Vue）
• 部署文档和测试数据

该毕业设计方案既体现了完整的技术体系，又具有实际应用价值，可作为大数据相关专业毕业设计的优秀参考。