【Python大数据毕设选题】旅游评论分析系统：Hadoop+Spark+Django实战毕业设计选题推荐毕设选题数据分析机器学习

原创已于 2025-11-24 23:13:53 修改 · 788 阅读

20 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#python #django #大数据 #spark #hadoop #旅游景点评论 #计算机毕设

于 2025-11-13 22:00:11 首次发布

Python 同时被 3 个专栏收录

146 篇文章

订阅专栏

大数据实战项目

145 篇文章

订阅专栏

计算机毕业设计

142 篇文章

订阅专栏

✍✍计算机毕设指导师**

⭐⭐个人介绍：自己非常喜欢研究技术问题！专业做Java、Python、小程序、安卓、大数据、爬虫、Golang、大屏等实战项目。
⛽⛽实战项目：有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流！
⚡⚡有什么问题可以在主页上或文末下联系咨询博客~~
⚡⚡Java、Python、小程序、大数据实战项目集](https://blog.youkuaiyun.com/2301_80395604/category_12487856.html)

⚡⚡文末获取源码

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的博客联系方式！
温馨提示：文末有优快云平台官方提供的博客联系方式！
温馨提示：文末有优快云平台官方提供的博客联系方式！

旅游上榜景点评论数据可视化分析系统-简介

本系统是一个基于Hadoop的旅游上榜景点评论数据可视化分析系统，旨在利用大数据技术处理和解析海量的在线旅游评论数据。系统整体架构采用Hadoop生态中的HDFS进行分布式存储，确保海量评论数据的稳定存放；核心计算引擎采用Apache Spark，利用其内存计算的优势，对存储在HDFS上的数据进行高效的分析与处理。后端服务基于Python的Django框架进行开发，负责向前端提供RESTful API接口，封装了所有复杂的数据处理逻辑。前端则采用Vue.js结合ElementUI构建用户界面，并借助Echarts强大的图表渲染能力，将分析结果以多维度的可视化图表形式呈现。系统功能涵盖了从基础的景点评分分布、游客类型满意度，到复杂的评论文本情感分析、LDA主题聚类、关键词词云生成以及时间序列趋势分析等共计个分析模块，能够将非结构化的评论文本转化为具有商业价值的结构化洞察，为旅游景点的运营管理、服务优化和精准营销提供全面的数据决策支持。

旅游上榜景点评论数据可视化分析系统-技术

大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
开发语言：Python+Java（两个版本都支持）
后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
数据库：MySQL

旅游上榜景点评论数据可视化分析系统-背景

选题背景
随着互联网的普及和在线旅游平台的兴起，游客在出行前习惯于浏览他人分享的评论，出行后也乐于将自己的体验记录下来。这些评论数据如同一座巨大的金矿，蕴藏着关于景点服务质量的直接反馈、游客的真实偏好以及潜在的改进方向。对于上榜的热门景点而言，每天产生的评论数量成千上万，人工逐条阅读和分析的方式早已不现实，不仅效率低下，而且容易遗漏关键信息，难以形成宏观、客观的判断。因此，如何有效地利用这些用户生成内容，从中快速、准确地提取有价值的信息，成为了旅游行业运营者面临的一个现实挑战。这就催生了对自动化数据分析工具的迫切需求，希望通过技术手段将海量的文本数据转化为直观易懂的洞察，这正是本课题立项的实际出发点。

选题意义
本课题的意义在于它提供了一个将大数据技术应用于具体行业问题的完整实践方案。从实际应用层面来看，系统能够帮助景点管理者清晰地了解游客的整体满意度分布，识别出不同游客群体（如家庭、情侣）的体验差异，甚至能洞察来自不同地区游客的偏好，这对于优化服务流程、开展针对性营销活动具有一定的参考价值。通过情感分析和关键词提取，管理者可以快速定位到游客普遍表扬或吐槽的具体环节，比如“景色优美”或“排队过长”，从而进行精准改进。对于学生而言，完成这个项目意味着亲手实践了从数据采集、存储、清洗、分析到可视化的全过程，能够有效加深对Hadoop、Spark等大数据框架的理解，锻炼解决实际问题的能力，为未来的学习和工作打下坚实的基础。虽然它只是一个毕业设计，但其解决问题的思路和实现方式具有一定的借鉴意义。

旅游上榜景点评论数据可视化分析系统-视频展示

基于hadoop的旅游上榜景点评论数据可视化分析系统

旅游上榜景点评论数据可视化分析系统-图片展示

在这里插入图片描述

旅游上榜景点评论数据可视化分析系统-代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, udf, split, explode, count, when, length, lower, regexp_replace
from pyspark.sql.types import StringType, IntegerType

spark = SparkSession.builder.appName("TourismCommentAnalysis").getOrCreate()

# 核心功能1: 评论情感倾向分析
def analyze_sentiment(df):
    positive_words = ["好", "棒", "美", "赞", "满意", "推荐", "不错", "喜欢"]
    negative_words = ["差", "糟", "贵", "坑", "不值", "失望", "无聊", "难看"]
    def get_sentiment(text):
        if not text: return "中性"
        pos_count = sum(1 for word in positive_words if word in text)
        neg_count = sum(1 for word in negative_words if word in text)
        if pos_count > neg_count: return "正面"
        elif neg_count > pos_count: return "负面"
        else: return "中性"
    sentiment_udf = udf(get_sentiment, StringType())
    df_cleaned = df.withColumn("plcontent", regexp_replace(col("plcontent"), "[^\u4e00-\u9fa5]", ""))
    df_with_sentiment = df_cleaned.withColumn("sentiment", sentiment_udf(col("plcontent")))
    result = df_with_sentiment.groupBy("sentiment").count().orderBy(col("count").desc())
    result.show()

# 核心功能2: 热门推荐子景点排行分析
def analyze_recommendations(df):
    df_filtered = df.filter(col("recommend").isNotNull() & (col("recommend") != ""))
    split_df = df_filtered.withColumn("recommend_item", explode(split(col("recommend"), "[,，、]")))
    cleaned_split_df = split_df.withColumn("recommend_item", regexp_replace(col("recommend_item"), "\s+", ""))
    cleaned_split_df = cleaned_split_df.filter(col("recommend_item") != "")
    result = cleaned_split_df.groupBy("recommend_item").agg(count("*").alias("recommend_count")).orderBy(col("recommend_count").desc())
    result.show()

# 核心功能3: 游客来源地分布分析
def analyze_source_distribution(df):
    df_filtered = df.filter(col("iplocated").isNotNull() & (col("iplocated") != ""))
    df_filtered = df_filtered.withColumn("iplocated", regexp_replace(col("iplocated"), "省", ""))
    result = df_filtered.groupBy("iplocated").agg(count("*").alias("tourist_count")).orderBy(col("tourist_count").desc())
    result.show()

旅游上榜景点评论数据可视化分析系统-结语

本次基于Hadoop的旅游评论分析系统设计到此结束。项目整合了大数据处理与Web可视化技术，实现了从数据到洞察的完整流程。希望这个案例能为正在做毕设的同学提供一些思路和帮助，感谢大家的观看。
你的大数据毕设题目定了吗？对这个基于Hadoop的旅游评论分析系统有什么想法？或者有什么技术问题想交流？欢迎在评论区留言，别忘了点赞关注一键三连，获取更多计算机毕设干货！