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)

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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

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介绍资料

任务书

项目名称：Hadoop+PySpark+Scrapy爬虫酒店推荐系统

项目背景与意义：

随着互联网旅游行业的发展，酒店预订已成为在线旅游市场的重要组成部分。用户对于酒店的选择不仅基于价格、位置等基本信息，还越来越注重其他用户的评价、酒店的设施、服务质量等多维度因素。构建一个酒店推荐系统，能够基于用户的历史行为、偏好以及酒店的综合信息，为用户提供个性化的酒店推荐，有助于提升用户体验，增加用户粘性，同时促进酒店业的发展。

本项目旨在利用Hadoop进行大数据存储与管理，PySpark进行大规模数据处理与分析，以及Scrapy爬虫技术收集酒店信息，构建一个综合性的酒店推荐系统。该系统将整合酒店的基本信息、用户评价、地理位置等多源数据，通过智能算法挖掘用户偏好，实现精准推荐。

项目目标：

1. 数据采集：使用Scrapy爬虫技术，从各大在线旅游平台（如携程、去哪儿等）抓取酒店信息，包括酒店名称、价格、评分、用户评价、位置等。
2. 数据存储与管理：利用Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储海量酒店数据，并通过Hadoop MapReduce或Hive进行数据预处理和初步分析。
3. 数据处理与分析：使用PySpark进行大规模数据处理，包括数据清洗、特征提取、用户行为分析等，为推荐算法提供高质量的数据输入。
4. 推荐算法实现：基于用户-酒店交互数据，实现协同过滤、基于内容的推荐等算法，为用户提供个性化的酒店推荐。
5. 系统开发与测试：构建酒店推荐系统的前后端界面，实现用户注册、登录、搜索、推荐等功能，并进行系统性能测试和用户体验测试。
6. 结果展示与优化：将推荐结果以直观的方式展示给用户，如列表、地图等，并根据用户反馈和系统性能持续优化推荐算法和系统功能。

技术路线：

1. 数据采集：
   • 设计Scrapy爬虫，配置反爬机制应对策略，定期抓取各大旅游平台的酒店信息。
   • 使用MongoDB或MySQL等数据库存储抓取的原始数据。
2. 数据存储与管理：
   • 将原始数据导入Hadoop HDFS，利用Hadoop MapReduce进行数据清洗和预处理。
   • 使用Hive进行数据的进一步分析和查询优化。
3. 数据处理与分析：
   • 利用PySpark进行大规模数据处理，包括数据去重、缺失值填充、特征工程等。
   • 分析用户行为数据，构建用户画像和酒店特征向量。
4. 推荐算法实现：
   • 基于协同过滤算法，计算用户-酒店相似度，生成推荐列表。
   • 结合基于内容的推荐算法，根据酒店特征和用户偏好进行推荐。
   • 考虑时间、地理位置等上下文信息，优化推荐结果。
5. 系统开发与测试：
   • 使用Django或Flask等框架构建后端服务，提供API接口。
   • 使用React或Vue等前端框架构建用户界面，实现交互功能。
   • 进行系统性能测试，确保在高并发下的稳定运行。
6. 结果展示与优化：
   • 设计直观的推荐结果展示方式，如列表、地图、评分分布等。
   • 收集用户反馈，持续优化推荐算法和系统功能。

项目计划与时间表：

1. 需求分析与方案设计（第1周）
2. 数据采集与存储（第2-3周）
3. 数据处理与分析（第4-5周）
4. 推荐算法开发与初步测试（第6-7周）
5. 系统开发与集成（第8-9周）
6. 系统测试与优化（第10周）
7. 项目总结与报告撰写（第11周）

预期成果：

• 完成酒店推荐系统的设计与实现，包括数据采集、存储、处理、推荐算法和系统界面。
• 提供个性化的酒店推荐服务，提升用户体验和满意度。
• 发表技术文档或论文，分享项目经验和技术创新点。

风险评估与应对措施：

• 数据抓取风险：各大旅游平台可能采取反爬措施，导致数据抓取失败。应对措施包括设计灵活的反爬策略、使用代理IP、控制抓取频率等。
• 数据处理性能：大规模数据处理可能面临性能瓶颈。应对措施包括优化PySpark作业、使用更高效的数据存储和查询方式、增加硬件资源等。
• 推荐算法准确性：推荐算法的准确性直接影响用户体验。应对措施包括不断收集用户反馈、优化算法参数、引入更多特征等。
• 系统稳定性：在高并发情况下，系统可能面临稳定性问题。应对措施包括进行压力测试、优化系统架构、增加冗余服务等。

针对上述风险，将采取相应的应对措施，确保项目顺利进行并达到预期目标。

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本任务书概述了利用Hadoop、PySpark和Scrapy爬虫技术构建酒店推荐系统的项目目标、技术路线、时间计划及风险评估，旨在为项目团队提供清晰的工作指导和目标导向。

运行截图

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项目案例

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