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介绍资料
项目任务书：基于Hadoop+Spark+Hive的机票价格预测系统研发
一、项目名称
基于Hadoop、Spark与Hive的机票价格动态预测与决策支持系统研发
二、研究背景与目标
2.1 研究背景
航空机票价格受供需关系、季节因素、竞争策略、用户行为等多维度动态影响，传统静态定价模型难以适应复杂市场变化。随着大数据技术的发展，海量历史数据（如航班运营数据、用户搜索记录、宏观经济指标）为数据驱动的预测提供了基础。本项目旨在利用Hadoop生态技术构建分布式预测系统，提升价格预测精度与实时性。
2.2 研究目标
- 科学目标：探索多源异构数据融合下的机票价格预测模型，揭示关键影响因子。
- 技术目标：构建基于Hadoop（存储）、Spark（计算）、Hive（分析）的全链路预测系统。
- 应用目标：实现日均亿级数据实时处理，预测误差率低于5%，支持动态定价决策。
三、研究内容与技术方案
3.1 研究内容
- 数据采集与存储体系
- 源数据：航班运营数据（起降时间、舱位、历史价格）、用户行为数据（搜索量、点击率）、竞品价格数据、社交媒体舆情。
- 采集工具：Scrapy爬虫框架+航空公司API+Kafka实时流。
- 存储方案：HDFS分布式文件系统+HBase列式数据库。
- 数据清洗与特征工程
- 清洗流程：基于Spark处理缺失值（插值法）、异常值（3σ原则）、重复数据（布隆过滤器）。
- 特征设计：
- 时间特征：节假日标记、提前购票天数、季节性指数。
- 竞争特征：同航线航班数量、市场份额占比。
- 行为特征：用户搜索量波动率、价格敏感度标签。
- 分布式预测模型构建
- 算法选型：对比LSTM（时序特征）、XGBoost（非线性关系）、LightGBM（训练速度）。
- 混合模型：设计GBDT+LSTM融合框架，Spark MLlib分布式实现。
- 评估指标：MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）、预测时效性。
- 系统实现与优化
- 架构方案：Flume日志采集→HDFS存储→Spark ETL→Hive特征分析→Spark模型训练→MySQL结果存储。
- 实时性优化：采用Spark Structured Streaming实现小时级增量训练。
- 可视化模块：基于Superset开发预测结果仪表盘。
3.2 技术路线
mermaid
graph TD | |
A[数据源] --> B{采集模块} | |
B --> C[Kafka消息队列] | |
C --> D[HDFS/HBase存储] | |
D --> E[Spark数据清洗] | |
E --> F[Hive特征计算] | |
F --> G[Spark分布式训练] | |
G --> H[模型评估与优化] | |
H --> I[预测服务API] | |
I --> J[可视化展示] |
四、预期成果
- 理论成果
- 发表SCI/EI论文2篇，提出基于多模态数据融合的机票价格预测理论框架。
- 申请发明专利1项，针对动态特征提取与混合模型优化方法。
- 技术成果
- 开发分布式预测系统，支持日均处理数据量≥1TB，预测响应时间<5秒。
- 提供标准化API接口，集成至航空公司收益管理系统或OTA平台。
- 应用成果
- 在合作航空公司试点，实现动态定价策略收益提升8%-12%。
- 为消费者提供价格预警服务，覆盖国内主要航线。
五、计划进度与分工
| 阶段 | 时间 | 主要任务 | 负责人 |
|---|---|---|---|
| 需求调研 | 202X.01-02 | 航空公司需求访谈，竞品分析 | 组长 |
| 技术预研 | 202X.03 | Hadoop/Spark/Hive性能测试，算法选型 | 成员A |
| 数据采集 | 202X.04 | 爬虫开发，API对接，存储方案设计 | 成员B |
| 模型开发 | 202X.05-08 | 特征工程，算法实现，分布式调优 | 成员C |
| 系统集成 | 202X.09 | 流水线自动化，可视化界面开发 | 成员D |
| 实验验证 | 202X.10-11 | 对比实验，性能评估，专利撰写 | 全体 |
| 结题与转化 | 202X.12 | 论文发表，系统部署，合作单位试点 | 组长 |
六、经费预算
| 类别 | 明细 | 金额（万元） |
|---|---|---|
| 设备费 | 服务器集群（5节点） | 30 |
| 软件费 | Hadoop/Spark企业版授权 | 15 |
| 开发费 | 人力成本（4人×12月） | 60 |
| 数据费 | 第三方API接口采购 | 10 |
| 测试费 | 压力测试工具租赁 | 5 |
| 总计 | 120 |
七、可行性分析
- 技术可行性：Hadoop生态技术成熟，Spark MLlib支持分布式训练，团队具备相关开发经验。
- 数据可行性：可通过公开数据集（如OpenFlights）、爬虫抓取及企业合作获取实验数据。
- 应用可行性：与某航空公司达成初步合作意向，试点场景明确。
备注：本项目需重点关注数据隐私与伦理问题，严格遵守《个人信息保护法》，对敏感数据进行脱敏处理。
运行截图
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