一、选题背景与意义
1.国内外研究现状
国外研究现状：
亚马逊（Amazon）：作为全球最大的电商平台之一，亚马逊在数据挖掘和大数据方面具有丰富的经验。他们利用Spark等大数据技术，构建了一套完善的电商数据挖掘系统，通过对用户行为、商品销售等数据的分析，实现了个性化推荐、精准营销等功能。eBay：eBay也是一个在数据挖掘领域有所建树的电商平台。他们利用Spark等大数据技术，构建了一套强大的数据挖掘系统，通过分析用户购物行为、交易数据等，实现了对市场趋势的预测和用户行为的理解，并据此进行产品推荐和定价策略的优化。
国内研究现状：
阿里巴巴：作为中国最大的电商集团，阿里巴巴在大数据和数据挖掘方面有着丰富的经验。他们基于Spark等技术，构建了一系列针对电商数据挖掘的解决方案，包括用户画像、商品推荐、营销分析等，为电商企业提供了全方位的数据挖掘支持。腾讯：腾讯也在电商数据挖掘领域有着自己的研究和实践。他们利用Spark等技术，构建了一套针对电商数据的挖掘系统，通过对用户行为、社交数据等的分析，实现了个性化推荐、社交化营销等功能。
综上所述，国内外在基于Spark的电商数据挖掘系统设计与实现方面都有着丰富的研究和实践经验。这些实例表明，利用Spark等大数据技术构建电商数据挖掘系统，可以为电商企业提供个性化推荐、精准营销、决策支持等方面的重要帮助，具有广阔的应用前景和市场潜力。
2.选题的目的及意义
提高电商企业竞争力：通过构建基于Spark的数据挖掘系统，可以对电商平台上的用户行为、商品销售、营销活动等数据进行全面的分析和挖掘。这样的系统可以帮助企业更好地了解用户需求、产品趋势和市场竞争态势，进而优化商品推荐、精准营销等策略，提高企业的竞争力。实现智能化决策支持：通过对电商数据的深度挖掘和分析，可以得到更全面、准确的数据结果。在基于Spark的系统中，可以使用分布式计算和并行处理的优势，加快数据处理速度，实现实时决策支持。这对于电商企业来说非常重要，可以帮助企业快速反应市场变化，调整经营策略，提高决策效率。推动电商行业发展：随着电商行业的快速发展，数据挖掘技术在电商领域的应用也日益重要。通过设计和实现基于Spark的电商数据挖掘系统，可以为电商行业提供一种可行的解决方案，并促进相关技术的发展和成熟。同时，该系统还可为其他领域的数据挖掘应用提供借鉴和参考，推动整个数据挖掘领域的发展。
二、研究内容与目标
具体研究内容
数据采集与清洗：设计有效的数据采集策略，从电商平台获取用户行为数据、商品销售数据、交易数据等多维度数据。对采集到的原始数据进行清洗和预处理，去除重复数据、异常数据和缺失数据，确保数据的准确性和完整性。数据存储与管理：选择合适的大数据存储技术，如Hadoop HDFS或者Apache Cassandra等，搭建可扩展的数据存储系统。同时，利用Spark的数据处理能力，对数据进行分区、分片和索引，提高数据的读写效率和查询性能。数据挖掘算法选择与应用：根据电商业务需求，选择适合的数据挖掘算法，如关联规则挖掘、聚类分析、分类算法、推荐系统等。基于Spark的机器学习库（如MLlib）或者深度学习框架（如TensorFlow、PyTorch），实现这些算法并应用于电商数据中。用户画像与个性化推荐：通过分析用户行为数据，构建用户画像模型，了解用户的兴趣、购买习惯和需求。基于用户画像和商品特征，设计个性化推荐算法，为用户提供精准的商品推荐服务。营销策略分析与优化：通过分析电商数据，了解用户参与活动的偏好、购买决策的因素等。针对不同的用户群体，设计营销策略，如优惠券发放、促销活动等，并通过实验和模型评估，优化营销策略的效果和ROI。实时数据处理与监控：利用Spark Streaming技术，实现对实时数据的处理和分析。通过监控用户行为、交易数据等，及时发现异常情况和趋势变化，提醒相关部门采取相应的措施。可视化与决策支持：基于Spark的数据可视化工具（如Apache Zeppelin或Tableau），将数据分析结果以图表、报表等形式展示出来，帮助企业管理层和决策者理解数据，并基于数据分析结果做出决策。
预期研究结果
数据挖掘系统的构建：通过使用Spark等大数据处理框架，构建一套适用于电商数据的挖掘系统。该系统应能够支持海量数据处理、分布式计算、实时数据分析等功能，并提供友好的用户界面和高效的数据可视化。数据挖掘算法的实现：对电商数据进行深入分析和挖掘，实现对用户行为、商品销售、营销活动等方面的全面监控和分析。采用机器学习、深度学习等算法，对用户画像、商品推荐、营销策略等方面进行优化，提高电商企业的竞争力和市场份额。智能化决策支持：通过对电商数据的全面分析和挖掘，实现对市场趋势、用户需求等方面的精准预测和分析，并据此提供智能化决策支持。该支持应具备实时性、准确性和可靠性，帮助电商企业快速反应市场变化，调整经营策略。应用示范和推广：将设计和实现的电商数据挖掘系统应用于实际电商企业中，验证其有效性和实用性。同时，通过论文发表、技术报告等形式，推广该系统的应用和实践，促进电商数据挖掘领域的发展和成熟。
三、研究方法与手段
1.DrissionPage自动化爬虫框架采集天猫历史开源订单数据约1万亿条存入mysql数据库、.csv文件作为数据集(或使用开源数据集10TB大小)；
2.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(含nlp情感分析)；
3.使用hive数仓技术建表建库，导入.csv数据集；
4.离线分析采用hive_sql完成，实时分析利用Spark之Scala完成;
5.统计指标使用sqoop导入mysql数据库；
6.使用flask+echarts进行可视化大屏开发；
7.使用CNN、KNN卷积神经网络、TensorFlow、PyTorch、线性回归算法进行订单量预测；
四、参考文献
[1]田啸.大数据环境下计算机应用技术研究[J.]电脑知识与技术2022(14):246-247.
[2]侯聪聪.计算机软件技术在大数据时代的应用[J].电脑知识与技术2023(14):240-241.北京:清华大学出版社,2016.335-340
[3]于知言.计算机应用技术在大数据时代的运用前景研究[J].知识文库2021(15):107.
[4]李超科.计算机大数据分析及云计算网络技术发展探究[J].计算机产品与流通2020(11):12
[5]吴晓玲,邱珍珍.基于云存储架构的分布式大数据安全容错存储算法[J].中国电子科学研究院学报2022,13(6):720-724.
[6]张若愚.Python 科学计算[M].北京:清华大学出版社.2022
[7]RobertCimman,Eduart Rohan-Multiscale finite element calculations in Python using SfePy.-2022.vol.45
[8]Linwei He,Matthew Gibert-A Python script for adaptive layout optimization of trusses. -2022.vol.69
[9]Elservierjournal-Python programming on win64.-2022.6.2
[10]王磊. 对Mysql数据库的访问方法的研究[J]. 网络安全技术与应用,2021,(04):138-139.
[11]丛宏斌,魏秀菊,王柳,朱明,曾勰婷,刘丽英. 利用PYTHON解析网络上传数据[J]. 中国科技期刊研究,2023,24(04):736-739.
[12]卫启哲. 试论动态开发语言Python研究[J]. 电脑编程技巧与维护,2022,(14):23-24.
[13]陈威,韦佳,张洁. 海量地震数据移动存储设备的现状分析[J]. 物探装备,2023,23(05):291-293+299.
[14]许沫. 生活模块仪表详细设计浅析[J]. 内蒙古石油化工,2021,39(14):79-80.
[15]范晶. 模拟上行系统测试平台介绍[J]. 中国新技术新产品,2021,(01):31-32.
核心算法代码分析如下：
# -*- coding: utf-8 -*-
from selenium.webdriver import Chrome # 导⼊⾕歌浏览器的类
# from selenium.webdriver.chrome.options import Options
import time
import re
import pymysql
from selenium.webdriver.chrome.options import Options
from selenium import webdriver
import time
import csv
import os
import requests
import random
## 创建浏览器所带的参数
options = Options()
options.add_argument('--incognito')
options.add_experimental_option('excludeSwitches', ['enable-automation'])
web = webdriver.Chrome(executable_path=r'D:\JD_Rec2024\web\liping\chromedriver.exe',
options=options)
def getpinpai(url):
web.get(url)
## 睡一会，等资源加载完毕
#time.sleep(60)
yzm = input('手动登录然后点击开始爬取数据:')
list = web.find_elements_by_xpath('.//ul[@class="J_valueList v-fixed"]/li')
brand_names = []
for li in list:
brand_name = li.find_element_by_xpath(".//a").text
if len(brand_name) > 0:
brand_names.append(brand_name)
print(brand_name)
else:
break
print(len(brand_names))
return brand_names
def getdata(url, pinpai):
web.get(url)
# time.sleep(3)
time.sleep(random.randint(2, 5))
# rows = []
list = web.find_elements_by_xpath('//*[@id="J_goodsList"]/ul/li')
for li in list:
# title=i.xpath('.//div[@class="p-name p-name-type-2"]/a/em/text()')
title = li.find_element_by_xpath('.//div[@class="p-name p-name-type-2"]/a/em').text
# price = i.xpath('.//div[@class="p-price"]/strong/i/text()')[0]
price = li.find_element_by_xpath('.//div[@class="p-price"]/strong/i').text
# product_id = i.xpath('.//div[@class="p-commit"]/strong/a/@id')[0].replace("J_comment_","")
product_id_ = li.find_element_by_xpath('.//div[@class="p-commit"]/strong/a')
product_id = product_id_.get_attribute('id').replace("J_comment_", "")
try:
# shop = i.xpath('.//div[@class="p-shop"]/span/a/text()')[0]
shop = li.find_element_by_xpath('.//div[@class="p-shop"]/span/a').text
except:
shop = ''
title = ' '.join(title)
# print("title"+str(title))
# print("price="+str(price))
# print("product_id="+str(product_id))
# print("shop="+str(shop))
# print("-----")
print(product_id, title.replace('\n', ''), price, shop, pinpai)
# rows.append([product_id,title.replace('\n',''),price,shop,pinpai])
#价格,标题,链接,店铺名称,品牌,型号,好评数,差评数,销售总数,类型1,类型2
jiage=price
biaoti=title
lianjie='https://item.jd.com/'+product_id+'.html'
dianpumingcheng=shop
#pinpia
xinghao=pinpai
pid=product_id
'''抓评论'''
comment_url = "XXXXX"
if pid == '商品id':
return
else:
comment_url = comment_url + pid
print('评论API地址', comment_url)
comment_r = requests.get(comment_url, headers=kv)
p_comment = []
# for comment in comment_r.json()["CommentsCount"]:
# p_comment.append([comment['ProductId'], comment["CommentCountStr"], comment["AverageScore"],
# comment["GoodCountStr"], comment["DefaultGoodCountStr"],
# comment["GoodRate"], comment["AfterCountStr"], comment["VideoCountStr"],
# comment["PoorCountStr"], comment["GeneralCountStr"]])
#好评数,差评数,销售总数,类型1,类型2
haopingshu=comment_r.json()["CommentsCount"][0]['GoodCountStr'].replace('+','')
chapingshu=comment_r.json()["CommentsCount"][0]['PoorCountStr'].replace('+','')
xiaoshouzongshu=comment_r.json()["CommentsCount"][0]['CommentCountStr'].replace('+','')
leixing1=pinpai
leixing2=pinpai
#价格, 标题, 链接, 店铺名称, 品牌, 型号, 好评数, 差评数, 销售总数, 类型1, 类型2
print(jiage,biaoti,lianjie,dianpumingcheng,pinpai,xinghao,haopingshu,chapingshu,xiaoshouzongshu,leixing1,leixing2)
with open('result.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='') as f1:
writer = csv.writer(f1)
writer.writerow([jiage,biaoti,lianjie,dianpumingcheng,pinpai,xinghao,haopingshu,chapingshu,xiaoshouzongshu,leixing1,leixing2])
# return rows
# def savedata(data):
# if os.path.exists('result.csv'):
# with open('result.csv', mode='a+', encoding='utf-8', newline='') as f:
# wirter = csv.writer(f)
# wirter.writerow(data)
# else:
# with open('result.csv', mode='a+', encoding='utf-8', newline='') as f:
# wirter = csv.writer(f)
# wirter.writerow(['商品id', '标题', '价格', '店铺', '品牌'])
# wirter.writerow(data)
# def getcommit(pid):
# # cookie信息每个人都不同，需登录到京东网站，通过浏览器查看cookie信息
# }
# '''抓评论'''
# comment_url = "xxxx"
# if pid == '商品id':
# return
# else:
# comment_url = comment_url + pid
# print('评论API地址', comment_url)
# comment_r = requests.get(comment_url, headers=kv)
# p_comment = []
# for comment in comment_r.json()["CommentsCount"]:
# p_comment.append([comment['ProductId'], comment["CommentCountStr"], comment["AverageScore"],
# comment["GoodCountStr"], comment["DefaultGoodCountStr"],
# comment["GoodRate"], comment["AfterCountStr"], comment["VideoCountStr"],
# comment["PoorCountStr"], comment["GeneralCountStr"]])
# # 总评数，平均得分，好评数，默认好评，好评率，追评数，视频晒单数，差评数，中评数
# # 将抓取的结果保存到本地CSV文件中
# with open('result1.csv', mode='a', encoding='utf-8', newline='') as f1:
#
# writer = csv.writer(f1)
# writer.writerow(
# ['商品id', '总评数', '平均得分', '好评数', '默认好评', '好评率', '追评数', '视频晒单数', '差评数',
# '中评数'])
# for item in p_comment:
# print('评价数据', item)
# writer.writerow(item)
# brandnames =getpinpai('xxxxx')
brandnames = getpinpai(
'xxxxx')
print(brandnames)
for brandname in brandnames:
for page in range(1, 3):
url = 'xxxxxx'
# print(url.format(keyword=item,page=page))
url = url.format(keyword=brandname, page=page)
data = getdata(url, brandname)
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