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基于大数据爬虫+Hadoop的国产跑鞋推荐系统开发任务书
一、任务名称

基于大数据爬虫+Hadoop的国产跑鞋推荐系统开发

二、任务目的

针对当前国产跑鞋市场品牌众多、产品参数复杂、用户需求差异化大的问题，依托大数据爬虫与Hadoop技术，构建精准的国产跑鞋推荐系统。通过爬虫采集多平台跑鞋数据，借助Hadoop框架实现海量数据的高效处理与分析，结合用户需求与产品特征构建推荐模型，为用户推送适配的国产跑鞋，助力用户快速筛选优质产品，同时推动国产跑鞋品牌的精准曝光，为跑鞋行业数字化营销提供技术支撑。

三、任务主体与周期

1. 任务主体：软件开发团队（含数据采集、大数据处理、算法建模、前端开发、测试人员）。

2. 任务周期：总周期12周，分阶段推进各模块开发与测试落地。

四、核心任务内容

1. 多源数据爬虫开发（2周）：选用Scrapy框架开发爬虫程序，采集电商平台（淘宝、京东、拼多多）、跑鞋测评网站、运动社区的国产跑鞋数据，涵盖产品基础信息（品牌、型号、价格、尺码）、性能参数（缓震科技、重量、耐磨系数）、用户评价、销量排行、测评报告等；设计反爬机制规避平台限制，确保数据采集的完整性与合法性，实时增量更新数据。

2. Hadoop大数据平台搭建与数据处理（3周）：搭建Hadoop分布式集群，基于HDFS存储海量爬虫数据，通过MapReduce实现数据清洗、去重、集成与转换，剔除无效数据与异常值；利用Hive构建数据仓库，对跑鞋数据按品牌、价格、性能维度分区管理，为后续分析与建模提供高质量数据支撑。

3. 推荐模型设计与实现（3周）：结合协同过滤算法与内容推荐算法，构建融合用户偏好与产品特征的推荐模型。基于用户历史浏览、评价、购买数据挖掘偏好，结合跑鞋性能参数与口碑评分，通过Spark分布式计算框架训练优化模型，提升推荐精准度，支持个性化推荐与热门推荐双模式。

4. 系统功能开发与集成（2周）：前端采用Vue.js构建可视化界面，实现数据展示、用户需求输入、推荐结果查看、评价互动功能；后端基于Spring Boot框架对接Hadoop平台与推荐模型，实现数据调用与业务逻辑处理，完成各模块集成与联调。

5. 系统测试与优化（2周）：开展功能、性能、准确性测试，验证数据采集效率、Hadoop数据处理能力、推荐模型准确率；收集测试问题并优化，确保系统响应流畅、推荐精准，适配多终端使用场景。

五、任务要求

1. 技术要求：爬虫程序采集准确率≥95%，支持多平台适配；Hadoop集群可处理100万+条跑鞋数据，数据处理延迟≤30分钟；推荐模型准确率≥80%，响应时间≤2秒。

2. 功能要求：实现数据实时更新、个性化推荐、数据可视化、用户交互等核心功能，界面简洁易用，操作便捷。

3. 质量要求：系统运行稳定，无卡顿、崩溃问题；数据安全合规，保护用户隐私与平台数据版权；文档规范完整，含设计说明书、测试报告、操作手册。

六、交付成果

1. 完整系统程序（含爬虫程序、Hadoop数据处理模块、推荐模型、前后端程序）；2. 数据集（含采集的国产跑鞋数据与处理后的数据）；3. 技术文档与测试报告；4. 系统操作手册与部署指南。