计算机毕业设计hadoop+spark+hive租房推荐系统 58同城租房视化大数据毕业设计(源码+文档+PPT+ 讲解)

最新推荐文章于 2025-07-22 08:19:00 发布

原创最新推荐文章于 2025-07-22 08:19:00 发布 · 933 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

3411 篇文章

订阅专栏

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！

信息安全/网络安全大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

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

课题名称：基于Hadoop+Spark+Hive的租房推荐系统设计与实现
学生姓名：XXX
学号：XXX
指导教师：XXX
专业：计算机科学与技术/软件工程/大数据技术
学校：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

背景
随着城市化进程的加速，租房市场日益庞大，用户对租房信息的需求更加多样化、个性化。然而，传统租房平台存在以下问题：
- 信息过载：用户难以快速筛选出符合需求的房源。
- 推荐精准度低：缺乏基于用户行为和偏好的智能推荐。
- 数据处理效率低：面对海量房源数据，传统系统难以实现实时分析。
意义
本课题旨在利用大数据技术（Hadoop、Spark、Hive）构建一个高效、智能的租房推荐系统，解决以下问题：
- 提高用户租房效率，减少信息筛选成本。
- 提升平台用户体验，增强用户粘性。
- 为房东和租客提供更精准的匹配服务，促进租房市场健康发展。

研究目标
- 设计并实现一个基于Hadoop+Spark+Hive的租房推荐系统。
- 构建用户画像与房源特征模型，实现个性化推荐。
- 优化数据处理流程，提高系统性能与扩展性。
研究内容
- 数据采集与存储：
  - 采集租房平台数据（房源信息、用户行为、评价等）。
  - 使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储海量数据。
- 数据处理与分析：
  - 利用Spark进行数据清洗、特征提取与模型训练。
  - 通过Hive构建数据仓库，支持SQL查询与分析。
- 推荐算法设计：
  - 结合协同过滤、内容推荐与深度学习模型（如神经网络）。
  - 实现基于用户历史行为和房源特征的混合推荐算法。
- 系统架构设计：
  - 设计分布式系统架构，整合Hadoop、Spark与Hive。
  - 实现推荐结果的实时更新与展示。

技术路线
- 数据层：
  - Hadoop HDFS：存储原始数据与中间结果。
  - Hive：构建数据仓库，支持SQL查询。
- 计算层：
  - Spark：进行数据处理、特征工程与模型训练。
- 推荐层：
  - 算法实现：协同过滤（UserCF/ItemCF）、内容推荐、深度学习模型。
- 展示层：
  - 前端界面：展示推荐结果，支持用户交互。
研究方法
- 数据预处理：使用Spark进行数据清洗、去重与标准化。
- 特征工程：提取用户行为特征（浏览记录、收藏、搜索关键词）与房源特征（价格、位置、面积）。
- 模型训练：采用Spark MLlib或TensorFlow进行模型训练与调优。
- 性能优化：通过分布式计算与缓存技术提升系统响应速度。

预期成果
- 完成租房推荐系统的设计与实现，支持用户个性化推荐。
- 提供系统性能测试报告，验证系统在大数据场景下的稳定性与效率。
创新点
- 混合推荐算法：结合协同过滤与内容推荐，提高推荐精准度。
- 实时更新机制：基于用户实时行为动态调整推荐结果。
- 跨平台适配：支持移动端与Web端，提升用户体验。