26年CH数据科学与大数据基于Spark的美食数据分析与推荐系统的设计与实现-终稿全日制(30851字).docx

下载文档加入资源篮

阅读 0
格式 docx
大小 6.72 MB
约73页
2026-09-03
评论
收藏
赞(0)
海报
分享
微信扫码分享或点击分享到
QQ空间
QQ好友
新浪微博
复制链接
分享赚佣金
举报

26年CH数据科学与大数据基于Spark的美食数据分析与推荐系统的设计与实现-终稿全日制(30851字).docx_第1页

1/73页

26年CH数据科学与大数据基于Spark的美食数据分析与推荐系统的设计与实现-终稿全日制(30851字).docx_第2页

2/73页

26年CH数据科学与大数据基于Spark的美食数据分析与推荐系统的设计与实现-终稿全日制(30851字).docx_第3页

3/73页

26年CH数据科学与大数据基于Spark的美食数据分析与推荐系统的设计与实现-终稿全日制(30851字).docx_第4页

4/73页

26年CH数据科学与大数据基于Spark的美食数据分析与推荐系统的设计与实现-终稿全日制(30851字).docx_第5页

5/73页

26年CH数据科学与大数据基于Spark的美食数据分析与推荐系统的设计与实现-终稿全日制(30851字).docx_第6页

6/73页

26年CH数据科学与大数据基于Spark的美食数据分析与推荐系统的设计与实现-终稿全日制(30851字).docx_第7页

7/73页

26年CH数据科学与大数据基于Spark的美食数据分析与推荐系统的设计与实现-终稿全日制(30851字).docx_第8页

8/73页

26年CH数据科学与大数据基于Spark的美食数据分析与推荐系统的设计与实现-终稿全日制(30851字).docx_第9页

9/73页

26年CH数据科学与大数据基于Spark的美食数据分析与推荐系统的设计与实现-终稿全日制(30851字).docx_第10页

10/73页

在线预览已结束，请下载后查看完整版，加入VIP享文档下载特权

/73

加入VIP 下载文档加入资源篮

文本预览下载提示常见问题

I摘要随着数字经济对餐饮行业的深度渗透，大众点评等平台积累了海量的餐厅数据、用户评价和消费信息等核心资源。但数据存在分散、异构、价值挖掘不足等诸多问题，很难为消费者与商家直接提供有效的支撑。基于以上问题，设计并实现了一款基于Spark 的美食数据分析与推荐系统。利用 Selenium 工具的动态爬虫技术，在合规的情况下采集餐厅基础信息，价格、评分和评论等多维度数据，同时搭建反爬防护机制来保障采集的稳定性；数据预处理阶段则基于 Spark 完成了数据清洗、特征工程和格式转换，得到标准化数据集；数据存储采用 MySQL+Hive 分层存储架构，底层数据采用...

1、当您付费下载文档后，您只拥有了使用权限，并不意味着购买了版权，文档只能用于自身使用.。
2、本站所有内容均由合作方或网友上传，本站不对文档的完整性、权威性及其观点立场正确性做任何保证或承诺！文档内容仅供研究参考，付费前请自行鉴别。
3、如文档内容存在违规，或者侵犯商业秘密、侵犯著作权等，请点击“违规举报”。

碎片内容