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大数据毕业设计hadoop+spark+hive汽车推荐系统 新能源汽车数据分析可视化大屏 新能源汽车推荐系统 汽车爬虫 汽车大数据 机器学习 计算机毕业设计 知识图谱 深度学习 人工智能
   

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数据仓库是为企业提供数据支持,用以协助企业制定决策、改进业务流程和提高产品质量等方 面的工具。它可以接收多种类型的输入数据,如业务数据、日志数据和爬虫数据等。然而,在本项 目中,我们对日志数据进行统计和分析。具体而言,我们将主要关注汽车行驶过程中传感器数据这 一特定类型的日志数据,它记录了汽车在运行过程中各个传感器的使用情况以及相关数据。这些数 据对于我们改进汽车性能、诊断问题以及分析驾驶行为等都非常重要。新能源汽车数仓项目共分三 大部分:数仓采集环境搭建、数仓分层计算、 FineBI 可视化大屏展示。项目的核心内容为汽车行驶 连续日志的数据分析,采用了数仓模型拆解业务及特定模型构建的形式,完成需求指标的分析计算。 通过在校学习的专业知识包括数据可视化、数据分析、数据爬取、数据处理、数据存储等相关 知识的结合实现对新能源汽车数仓的分析计算,数仓采集环境搭建、数仓分层计算、FineBL 可视 化大屏展示。 项目的核心内容汽车行驶连续日志的数据分析,采用了数仓模型拆解业务及特定模型构建的形 式,完成需求指标的分析计算。项目从 0 到 1 完成数仓框架环境搭建、数仓建模分析,以及最终数 据的可视化展示,了解数仓建模理论体系及实际应用,并为连续的日志分析提供了有效解决方法。 项目中使用的框架包括:Hadoop、Hive、Spark、Kafka、Flume、DolphinScheduler、Datax、FineBI、 ZooKeeper 等。技术选型主要考虑因素有数据量大小、业务需求、行业内经验、技术成熟度等。主 要有数据采集传输、数据计算、数据查询、任务调度、集群监控、元数据管理、权限管理等。 主要处理的是车辆日志数据,即车辆在行驶过程中每 30 秒发送的车辆自身状态的记录。除了 日志数据之外,我们还需要处理车辆维度数据,这些数据存储在数据库中。车辆日志数据对于我们 分析和预测车辆性能、维护需求和问题诊断等方面至关重要。而车辆维度数据则提供了有关车辆的 其他信息,如生产日期、品牌和型号等,这些信息可以帮助我们更好地理解车辆的性能和特性。在 本次数据处理中,我们将同时处理这两类数据车辆日志数据,车辆维度数据。我们将主要关注汽车 行驶过程中传感器数据这一特定类型的日志数据,它记录了汽车在运行过程中各个传感器的使用情 况以及相关数据。这些数据对于我们改进汽车性能、诊断问题以及分析驾驶行为等都非常重要。   通过此次设计将会充分的了解新能源汽车数仓,在项目中所运用到的知识能够充分的与在校期 间所学的专业技术相结合,例如数据采集传输、数据计算、数据可视化分析、数据库存储、数据处 理等。通过网上查询、查阅文献、咨询老师同学等多方面了解,提高分析问题和解决问题的综合能 力,更好的学会如何构建项目,在今后工作中能够奠定一定的基础并发挥重要作用。在此项目中可 以学习多个框架,列如 Hadoop、Hive、Spark、Kafka、Flume、DolphinScheduler、Datax、FineBI、 ZooKeeper 等。进一步补充新的知识和技能,从而学会综合运用知识,在解决实际问题的过程中锻 炼自己的实际应用能力,提高自己的动手操作能力。新能源汽车指的是采用非常规汽油或柴油作为 动力来源的新型汽车。在动力控制和驱动方面采用先进技术的新结构的汽车,一般分为纯电动汽车, 混动汽车和新型燃料汽车等。数据仓库是为企业提供数据支持,用以协助企业制定决策、改进业务 流程和提高产品质量等方面的工具。它通过对大量数据进行实时采集、处理、存储和分析,将最新 的数据及时地整合到数据仓库中,并且可以实时响应用户的查询和分析需求。数仓不仅可以提高数 据处理的效率和准确性,还可以帮助企业更好地了解市场和用户需求,优化业务流程,提升竞争力。 它可以接收多种类型的输入数据,如业务数据、日志数据和爬虫数据等。然而,在本项目中,我们 对日志数据进行统计和分析。具体而言,我们将主要关注汽车行驶过程中传感器数据这一特定类型 的日志数据,它记录了汽车在运行过程中各个传感器的使用情况以及相关数据。这些数据对于我们 改进汽车性能、诊断问题以及分析驾驶行为等都非常重要

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 下面是一个简单的使用 PyTorch 实现的汽车推荐算法的示例代码。这个示例实现了一个简单的基于用户-物品协同过滤的推荐系统:

import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
# 假设有5个用户和10辆汽车
num_users = 5
num_items = 10
embedding_dim = 5
# 创建用户和物品的嵌入矩阵
user_embedding = nn.Embedding(num_users, embedding_dim)
item_embedding = nn.Embedding(num_items, embedding_dim)
# 模拟用户和物品的交互数据(用户ID,物品ID,评分)
interactions = torch.tensor([[0, 1, 4.0],
                              [1, 2, 3.0],
                              [2, 0, 5.0]], dtype=torch.float)
# 定义模型
class Recommender(nn.Module):
    def __init__(self, num_users, num_items, embedding_dim):
        super(Recommender, self).__init__()
        self.user_embedding = nn.Embedding(num_users, embedding_dim)
        self.item_embedding = nn.Embedding(num_items, embedding_dim)
    def forward(self, user_ids, item_ids):
        user_emb = self.user_embedding(user_ids)
        item_emb = self.item_embedding(item_ids)
        # 计算用户和物品之间的内积作为预测评分
        preds = torch.sum(user_emb * item_emb, dim=1)
        return preds
# 初始化模型和优化器
model = Recommender(num_users, num_items, embedding_dim)
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.01)
# 训练模型
for epoch in range(100):
    optimizer.zero_grad()
    user_ids = interactions[:, 0].long()
    item_ids = interactions[:, 1].long()
    ratings = interactions[:, 2]
    
    preds = model(user_ids, item_ids)
    loss = nn.MSELoss()(preds, ratings)
    loss.backward()
    optimizer.step()
    print(f'Epoch {epoch+1}, Loss: {loss.item()}')
# 使用模型进行推荐
user_id = torch.tensor([0])
item_ids = torch.arange(num_items)
predicted_ratings = model(user_id, item_ids)
print('Predicted ratings for user 0:')
print(predicted_ratings)

这段代码演示了一个简单的基于用户-物品协同过滤的推荐系统,使用了用户和物品的 Embedding 层来学习用户和物品的表示。在训练过程中,模型尝试预测用户与物品之间的交互评分,并通过均方误差损失函数进行优化。最后,使用训练好的模型进行推荐时,可以输入用户ID,得到对所有物品的预测评分。

 
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文章名称:《大数据毕业设计hadoop+spark+hive汽车推荐系统 新能源汽车数据分析可视化大屏 新能源汽车推荐系统 汽车爬虫 汽车大数据 机器学习 计算机毕业设计 知识图谱 深度学习 人工智能》
文章链接:https://goodmancom.com/wl/175845.html