计算机毕业设计Hadoop+Spark民宿推荐系统民宿可视化大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解) -优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/spark2022/article/details/147466100

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介绍资料

基于Hadoop+Spark的民宿推荐系统与民宿可视化平台设计与实现

行业背景
随着共享经济和旅游业的快速发展，民宿行业呈现爆发式增长。然而，用户面对海量民宿信息时，往往难以快速筛选出符合自身需求的房源。同时，民宿平台缺乏有效的数据可视化工具，难以直观展示区域民宿分布、价格趋势等关键信息。
技术背景
Hadoop和Spark作为大数据处理领域的核心技术，具备分布式存储与计算能力，可高效处理民宿平台产生的海量数据（如用户行为日志、房源信息、评价数据等）。结合推荐算法与可视化技术，可实现精准推荐与数据洞察。
研究意义
- 用户层面：通过个性化推荐提升用户体验，缩短决策时间。
- 平台层面：优化资源分配，提高用户粘性与平台收益。
- 行业层面：推动民宿行业数字化转型，为政策制定提供数据支持。

推荐系统研究
现有研究多基于协同过滤（CF）、内容推荐（CBF）或混合推荐算法。部分学者将深度学习（如神经网络）引入推荐系统，但模型训练复杂度高，对计算资源要求苛刻。
可视化研究
数据可视化在旅游领域的应用集中于旅游热点分析、游客行为预测等，但针对民宿行业的可视化研究较少，尤其缺乏动态交互式可视化工具。
技术融合研究
Hadoop/Spark与推荐系统的结合多应用于电商、视频平台，民宿领域的应用案例较少，且缺乏端到端解决方案。

研究目标
- 构建基于Hadoop+Spark的分布式数据处理框架，实现民宿数据的实时采集、存储与计算。
- 设计并实现混合推荐算法（协同过滤+内容推荐），提升推荐准确率。
- 开发民宿可视化平台，支持房源分布、价格趋势、用户评价等多维度数据展示。
研究内容
- 数据层：
  - 数据采集：整合民宿平台API、用户行为日志、第三方数据源。
  - 数据存储：基于HDFS的分布式存储与HBase的实时查询。
- 算法层：
  - 特征工程：提取用户偏好、房源特征、地理位置等多维特征。
  - 推荐模型：基于Spark MLlib实现混合推荐算法，结合矩阵分解与深度学习模型。
- 可视化层：
  - 可视化设计：采用ECharts/D3.js实现动态图表（如热力图、折线图）。
  - 交互功能：支持用户自定义筛选（价格区间、评分、区域等）。