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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+DeepSeek-R1大模型淘宝商品推荐系统与评论情感分析》的任务书模板，涵盖数据采集、分布式处理、大模型应用及系统部署全流程：

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任务书：基于Python+PySpark+DeepSeek-R1的淘宝商品推荐与情感分析系统开发

一、项目背景

淘宝平台商品数量超10亿，用户面临信息过载问题，传统推荐系统依赖协同过滤或浅层模型，存在冷启动和长尾覆盖不足的痛点。同时，商品评论蕴含用户情感倾向，但人工分析效率低下。本项目结合PySpark分布式计算加速数据处理，利用DeepSeek-R1大模型（千亿参数）生成高质量商品推荐与情感分析结果，提升用户购物体验与商家运营效率。

二、项目目标

1. 技术目标

• 推荐系统：基于用户行为（点击/购买/收藏）和商品特征（类目/价格/销量），构建混合推荐模型（协同过滤+内容过滤），Top-10推荐准确率≥85%。
• 情感分析：使用DeepSeek-R1大模型对评论进行细粒度情感分类（积极/中性/消极），并提取关键意见词（如“物流快”“质量差”）。
• 分布式处理：通过PySpark处理TB级用户行为日志和评论数据，单节点处理速度提升10倍以上。

2. 业务目标

• 覆盖淘宝全品类商品，支持实时推荐（延迟<2秒）和离线批量分析。
• 输出商家报告：展示商品情感趋势（如“某手机近7天负面评论占比上升15%”）及改进建议（如“优化包装减少破损投诉”）。
• 开发Web端可视化看板，支持商家按商品ID查询推荐效果与情感分布。

三、任务分解与分工

1. 数据采集与预处理（Python+PySpark）

• 任务1：淘宝用户行为数据采集
  • 责任人：数据工程师
  • 内容：
    • 使用Scrapy爬取淘宝开放API（如https://open.taobao.com）获取用户行为日志（字段：user_id, item_id, action_type, timestamp）。
    • 对敏感数据（如用户ID）进行哈希加密（SHA-256），存储至HDFS（Hadoop分布式文件系统）。
    • 使用PySpark清洗数据：

      python

      	from pyspark.sql import functions as F
      	df_clean = df.filter(F.col("action_type").isin(["click", "buy", "collect"])) \
      	.dropDuplicates(["user_id", "item_id", "timestamp"])

• 任务2：淘宝商品评论数据采集
  • 责任人：数据工程师
  • 内容：
    • 通过Selenium模拟浏览器登录淘宝，爬取商品评论（需处理反爬机制：IP轮换+Cookie池）。
    • 存储原始评论至MongoDB（支持非结构化文本），字段：item_id, comment_text, rating, date。
    • 使用PySpark对评论分词（结合jieba库）并去除停用词：

      python

      	from pyspark.ml.feature import StopWordsRemover
      	remover = StopWordsRemover(inputCol="words", outputCol="filtered_words")
      	df_filtered = remover.transform(df_tokenized)

2. 推荐系统开发（PySpark+DeepSeek-R1）

• 任务3：特征工程与用户画像构建
  • 责任人：算法工程师
  • 内容：
    • 用户特征：统计用户近30天行为（如“购买手机类目次数”“平均消费金额”）。
    • 商品特征：提取商品标题的TF-IDF向量（PySpark MLlib实现）：

      python

      	from pyspark.ml.feature import HashingTF, IDF
      	hashingTF = HashingTF(inputCol="filtered_words", outputCol="raw_features")
      	df_tf = hashingTF.transform(df_filtered)

    • 合并特征至LibSVM格式（供DeepSeek-R1微调使用）。
• 任务4：混合推荐模型训练
  • 责任人：算法工程师
  • 内容：
    • 基线模型：使用PySpark ALS（交替最小二乘法）实现协同过滤：

      python

      	from pyspark.ml.recommendation import ALS
      	als = ALS(maxIter=10, regParam=0.01, userCol="user_id", itemCol="item_id", ratingCol="rating")
      	model = als.fit(df_train)

    • 大模型增强：
      • 微调DeepSeek-R1：输入用户历史行为序列（如[手机, 耳机, 充电宝]），输出推荐商品ID。
      • 使用LoRA（低秩适应）技术降低微调成本，训练脚本示例：

        python

        	from transformers import LlamaForCausalLM, LlamaTokenizer
        	model = LlamaForCausalLM.from_pretrained("deepseek-r1-base")
        	tokenizer = LlamaTokenizer.from_pretrained("deepseek-r1-base")
        	# 微调代码省略...

• 任务5：推荐结果融合与排序
  • 责任人：后端工程师
  • 内容：
    • 对ALS和DeepSeek-R1的推荐结果按权重融合（如ALS占60%，大模型占40%）。
    • 使用PySpark UDF（用户自定义函数）对推荐商品按销量和评分二次排序：

      python

      	from pyspark.sql.functions import udf
      	from pyspark.sql.types import FloatType
      	def rank_score(sales, rating):
      	return 0.7 * sales + 0.3 * rating
      	rank_udf = udf(rank_score, FloatType())
      	df_ranked = df_merged.withColumn("final_score", rank_udf("sales", "rating"))

3. 评论情感分析（DeepSeek-R1）

• 任务6：情感分类模型训练
  • 责任人：NLP工程师
  • 内容：
    • 标注10万条淘宝评论数据（积极/中性/消极），使用DeepSeek-R1进行监督学习。
    • 输出情感概率分布（如{"positive": 0.8, "negative": 0.2}）并提取关键意见词：

      python

      	from transformers import pipeline
      	sentiment_pipeline = pipeline("text-classification", model="fine-tuned-deepseek-r1")
      	result = sentiment_pipeline("这款耳机音质很好，但续航短")
      	# 输出: [{'label': 'positive', 'score': 0.7}, {'label': 'negative', 'score': 0.3}]

• 任务7：情感趋势分析
  • 责任人：数据分析师
  • 内容：
    • 使用PySpark按商品ID聚合每日情感分布：

      python

      	df_sentiment = df_comments.groupBy("item_id", "date", "sentiment") \
      	.agg(F.count("*").alias("count")) \
      	.orderBy("item_id", "date")

    • 生成情感趋势图（如“某商品负面评论占比从5%升至20%”）。

4. 系统部署与可视化（Python Web框架）

• 任务8：推荐API开发
  • 责任人：后端工程师
  • 内容：
    • 使用FastAPI封装推荐逻辑，接口示例：

      python

      	from fastapi import FastAPI
      	app = FastAPI()
      	@app.post("/recommend")
      	async def recommend(user_id: str):
      	items = spark_recommend(user_id) # 调用PySpark推荐函数
      	return {"recommended_items": items}

• 任务9：可视化看板开发
  • 责任人：前端工程师
  • 内容：
    • 使用Pyecharts开发商家端看板，包含：
      • 推荐商品转化率漏斗图（点击→加购→购买）。
      • 评论情感词云（高频负面词高亮显示）。
    • 部署看板至ECS服务器（Nginx+Gunicorn），支持1000+并发请求。

四、技术栈

模块	技术选型
数据采集	Scrapy、Selenium、MongoDB、HDFS
分布式计算	PySpark（ALS、TF-IDF、UDF）、Hadoop
大模型	DeepSeek-R1（微调）、LoRA、HuggingFace Transformers
推荐排序	协同过滤（ALS）、深度学习（DeepSeek-R1）、权重融合
情感分析	监督学习（DeepSeek-R1）、关键意见词提取（TextRank）
Web服务	FastAPI（推荐API）、Pyecharts（可视化）、Nginx（反向代理）
部署环境	阿里云ECS（8核32G）、Docker（容器化）、Kubernetes（可选）

五、项目计划

阶段	时间	任务内容	交付物
1	第1周	需求分析与数据源确认	数据采集方案、API权限申请文档
2	第2周	数据采集与存储	HDFS/MongoDB数据样本、爬虫代码
3	第3周	数据清洗与特征工程	PySpark特征处理脚本、LibSVM文件
4	第4周	推荐模型训练与评估	ALS模型文件、DeepSeek-R1微调代码
5	第5周	情感分析模型训练	情感分类模型、关键词提取规则
6	第6周	系统集成与API开发	FastAPI文档、推荐结果示例
7	第7周	可视化看板开发与测试	Pyecharts HTML文件、测试用例
8	第8周	上线部署与压力测试	部署脚本、性能测试报告（QPS≥500）

六、预期成果

1. 推荐系统：FastAPI接口文档、PySpark处理脚本、DeepSeek-R1模型文件（.bin格式）。
2. 情感分析：情感分类模型、关键词提取规则库、情感趋势分析报告（PDF）。
3. 可视化看板：Web端交互式图表（含推荐转化率、情感词云）、商家操作手册。
4. 性能报告：对比传统推荐系统与大模型增强的效果（如准确率提升20%）。

七、风险评估与应对

风险类型	应对措施
数据反爬	使用代理IP池（如scrapy-proxies）和动态Cookie生成，降低被封禁概率。
大模型微调成本	采用LoRA技术减少可训练参数（从千亿降至百万级），使用A100 GPU加速训练。
PySpark内存溢出	调整spark.executor.memory参数（如从4G增至8G），优化RDD缓存策略。
API延迟超标	对推荐结果缓存（Redis），设置TTL（如缓存10分钟），减少实时计算压力。

项目负责人（签字）：
日期：

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此任务书可根据实际需求扩展功能（如增加实时推荐流处理（Flink）、支持多模态商品图片分析），或调整技术细节（如替换DeepSeek-R1为Qwen2-72B大模型）。

运行截图

 

 

 

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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

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