计算机毕业设计Hadoop+PySpark+Scrapy爬虫酒店推荐系统 酒店知识图谱 酒店爬虫 酒店数据分析可视化 大数据毕设(源码+LW文档+PPT+详细讲解)

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 优快云 平台官方提供的学长联系方式的名片！

作者简介：Java领域优质创作者、优快云博客专家 、优快云内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

收藏点赞不迷路  关注作者有好处

                                         文末获取源码

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

任务书

项目名称： 基于Hadoop+PySpark+Scrapy的酒店推荐系统构建与酒店知识图谱开发

项目背景：

随着互联网旅游行业的蓬勃发展，酒店信息海量增长，用户对于个性化、精准化的酒店推荐需求日益增强。本项目旨在利用大数据技术，结合Hadoop分布式存储、PySpark大数据处理、Scrapy高效爬虫框架，构建一个酒店推荐系统，并通过构建酒店知识图谱，实现酒店数据的深度挖掘与分析，最终以可视化方式呈现分析结果，为用户提供更加智能化的酒店选择体验。

项目目标：

1. 数据采集层：利用Scrapy框架开发酒店数据爬虫，高效抓取各大在线旅游平台上的酒店信息，包括但不限于酒店名称、位置、价格、评分、用户评价等。
2. 数据存储与处理层：采用Hadoop HDFS存储海量酒店数据，利用PySpark进行数据清洗、整合与预处理，提高数据处理效率。
3. 知识图谱构建层：基于处理后的酒店数据，构建酒店知识图谱，包括酒店实体、属性、关系等，为后续的智能推荐和深度分析提供基础。
4. 推荐算法开发层：开发基于协同过滤、内容推荐等算法的酒店推荐系统，结合用户行为数据和酒店知识图谱，提供个性化推荐服务。
5. 数据分析与可视化层：利用Python数据可视化库（如Matplotlib, Seaborn, Plotly等）对酒店数据进行多维度分析，如价格趋势、区域热度、用户偏好等，并以图表形式直观展示。

技术栈：

• Hadoop：用于大规模数据的分布式存储。
• PySpark：作为大数据处理引擎，提供高效的数据清洗、转换和分析能力。
• Scrapy：用于网络爬虫开发，高效抓取网页数据。
• Neo4j（可选）：作为图数据库存储酒店知识图谱，便于图谱的构建与查询。
• Python及其数据科学库（Pandas, NumPy, Matplotlib, Seaborn等）：用于数据处理、分析与可视化。
• 推荐算法库（如Surprise, LightFM等，或自定义实现）：实现酒店推荐功能。

项目实施步骤：

1. 需求分析与系统设计：明确项目需求，设计系统架构，划分功能模块。
2. 数据采集模块开发：基于Scrapy框架编写爬虫程序，测试并优化爬虫效率，确保数据的全面性和实时性。
3. 数据存储与处理：配置Hadoop集群，使用PySpark进行数据预处理，包括数据清洗、去重、格式化等。
4. 知识图谱构建：设计酒店知识图谱模型，利用Neo4j或自定义图结构存储数据，实现图谱的创建与查询功能。
5. 推荐算法实现：选择合适的推荐算法，结合用户历史行为和酒店知识图谱，开发推荐引擎。
6. 数据分析与可视化：基于处理后的数据，进行多维度分析，开发可视化界面展示分析结果。
7. 系统集成与测试：整合各模块，进行系统测试，包括功能测试、性能测试、用户体验测试等。
8. 项目文档撰写与报告：编写项目文档，包括技术文档、用户手册、测试报告等，准备项目汇报材料。

预期成果：

• 完成一个功能完善的酒店推荐系统原型，能够基于用户偏好和历史行为提供个性化推荐。
• 构建包含丰富酒店信息的知识图谱，支持复杂查询与分析。
• 实现酒店数据的深度分析与可视化展示，为酒店行业提供决策支持。
• 培养团队成员在大数据处理、爬虫开发、知识图谱构建、推荐系统设计与实现等方面的综合能力。

项目时间表：

• 需求分析与系统设计：1个月
• 数据采集模块开发：2个月
• 数据存储与处理：1.5个月
• 知识图谱构建：2个月
• 推荐算法实现与调优：2个月
• 数据分析与可视化：1.5个月
• 系统集成与测试：1个月
• 项目文档撰写与汇报准备：0.5个月

总时长： 11个月

团队成员分工：

• 项目负责人：负责整体规划、进度监控与团队协调。
• 数据采集工程师：负责Scrapy爬虫的开发与维护。
• 大数据处理工程师：负责Hadoop与PySpark环境的搭建与数据处理。
• 知识图谱工程师：负责酒店知识图谱的构建与查询优化。
• 推荐算法工程师：负责推荐算法的研究与实现。
• 数据分析师与可视化工程师：负责数据分析与可视化界面的开发。

风险评估与应对措施：

• 数据抓取限制：遵守网站robots.txt协议，合理设置抓取频率，避免被封禁。
• 数据质量与处理效率：采用高效的数据清洗策略，定期评估并优化PySpark作业。
• 技术挑战：定期组织技术分享与学习，及时解决技术难题。
• 时间管理：严格项目管理，定期评审进度，灵活调整计划以应对不确定性。

---

本任务书详细规划了基于Hadoop+PySpark+Scrapy的酒店推荐系统构建与酒店知识图谱开发项目的整体框架、技术路线、实施步骤及预期成果，为项目的顺利实施提供了明确指导。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

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

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻