计算机毕业设计python+spark知识图谱美团美食推荐系统 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 大数据毕业设计 深度学习 知识图谱 人工智能_基于spark的美食推荐方案设计

基本设计（研究）思路

（一）Selenium自动化Python爬虫工具采集大众点评上的美团店铺数据、美食数据约10万条存入.csv文件作为数据集；

（二）使用pandas+numpy或MapReduce对数据进行数据清洗，生成最终的.csv文件并上传到hdfs；

（三）使用hive数仓技术建表建库，导入.csv数据集；

（四）离线分析采用hive_sql完成，实时分析利用Spark之Scala完成;

（五）统计指标使用sqoop导入mysql数据库；

（六）使用Flask+echarts进行可视化大屏开发；

（七）使用机器学习、深度学习的算法进行个性化美团美食推荐；

（八）使用卷积神经网络KNN、CNN实现店铺流量预测；

（九）搭建springboot+vue.js前后端分离web系统进行个性化推荐界面、店铺预测界面、知识图谱等实现；

（2）技术关键点

前端技术：element-ui、vue.js、echarts
后端技术：springboot、mybatis-plus
数据库技术：mysql关系型数据库、neo4j图数据库
爬虫技术：selenium自动化工具
推荐算法技术：协同过滤算法、SVD混合神经网络、MLP感知层模型
大数据技术：hadoop、spark、hive、vmvare