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介绍资料

基于Hadoop+Spark+Hive的机票价格预测研究

摘要：
本文提出一种基于Hadoop、Spark和Hive的机票价格预测系统，利用分布式架构处理海量多源数据，构建高精度预测模型。实验结果表明，该系统在预测精度和实时性上优于传统方法，为航空收益管理和消费者决策提供支持。

关键词：机票价格预测；Hadoop；Spark；Hive；分布式计算；机器学习

一、引言

随着航空运输业的快速发展，机票价格预测成为航空公司优化收益管理和旅客规划出行的关键需求。传统基于小样本数据的统计模型（如ARIMA、多元回归）难以捕捉市场复杂性，而大数据技术的兴起为此提供了新范式。Hadoop、Spark和Hive的集成架构能够高效处理海量异构数据，支持复杂模型的分布式训练，显著提升预测精度和实时性。

二、相关工作

（一）传统预测方法

早期研究多依赖结构化数据（如历史价格、航班时刻），采用时间序列模型（如ARIMA）和统计回归模型。然而，这类模型对非线性特征（如供需突变、用户行为）建模能力不足，且难以处理大规模数据。

（二）机器学习驱动方法

近年来，树模型（如XGBoost）和深度学习模型（如LSTM）逐渐成为主流。XGBoost擅长处理高维特征，LSTM能捕捉长期时序依赖，但单机训练效率低下，难以扩展至海量数据。

（三）大数据技术应用

Hadoop生态工具链的引入解决了存储与计算瓶颈：

HDFS/HBase：提供分布式存储，支持PB级数据。
Spark：通过内存计算加速ETL和模型训练。
Hive：简化数据仓库管理与SQL查询。

三、系统设计与实现

（一）架构概述

系统采用分层架构（图1）：

采集层：利用Scrapy爬虫从航空公司官网、OTA平台获取航班信息、价格、用户搜索量等多源数据。
存储层：HDFS存储原始数据，HBase管理实时流数据（如Kafka消息队列）。
处理层：
- Spark ETL：清洗缺失值（插值法）、去重（布隆过滤器）、标准化（Z-score）。
- 特征工程：Hive提取时间特征（节假日标记）、竞争特征（同航线航班密度）。
建模层：Spark MLlib训练LSTM和XGBoost模型，支持超参数网格搜索。
应用层：预测结果通过Flask API输出，ECharts实现可视化。

（二）关键技术细节

数据采集：
- 使用增量爬虫避免重复数据，API接口补充实时价格。
- 数据字段包括航班号、日期、出发地、目的地、价格、舱位等。
特征工程：
- 时间特征：提取月份、星期、节假日、提前预订天数。
- 航班特征：航空公司、机型、起飞时刻、经停次数。
- 竞争特征：同航线航班数量、最低价/最高价。
- 外部数据：油价、目的地旅游热度（来自社交媒体）。
模型训练：
- LSTM：处理时序依赖，窗口大小设为30天。
- XGBoost：处理静态特征，采用GBTree基学习器。
- 混合模型：LSTM输出与XGBoost特征拼接，通过全连接层预测价格。
实时优化：
- Spark Structured Streaming处理流式数据，每小时增量更新模型。
- Kafka保证数据顺序，ZooKeeper管理集群状态。

四、实验与评估

（一）实验设置

数据集：
- 来源：某航空公司2018-2024年历史数据，包含10万条记录。
- 特征：32维（含时间、航班、竞争、外部特征）。
- 标签：未来7天机票价格。
对比模型：
- ARIMA：传统时间序列模型。
- XGBoost：单机训练。
- LSTM：单机训练。
- Proposed Model：Hadoop+Spark+Hive架构的混合模型。
评估指标：
- MSE（均方误差）、RMSE（均方根误差）、R²（决定系数）。
- 训练时间、预测延迟。