计算机毕业设计Hadoop+Spark+DeepSeek-R1大模型酒店推荐系统酒店可视化酒店数据分析机器学习深度学习(源码+文档+PPT+讲解)-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/spark2022/article/details/148411745

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介绍资料

开题报告：《Hadoop+Spark+DeepSeek-R1大模型酒店推荐系统》

一、研究背景与意义

研究背景

随着在线旅游平台（如携程、Booking、飞猪等）的快速发展，酒店选择已成为用户出行决策的核心环节。然而，当前酒店推荐系统面临以下挑战：

数据规模与多样性：平台每日产生海量用户行为数据（如搜索、浏览、预订、评价）及酒店特征数据（如价格、位置、评分、设施），传统数据库难以高效处理；
推荐精准度不足：现有系统多依赖协同过滤或简单规则匹配，未充分挖掘用户偏好与酒店特征的深层关联，导致推荐结果同质化严重；
实时性需求：用户需求动态变化（如节假日、突发天气、促销活动），传统系统难以快速响应并调整推荐策略。

Hadoop的分布式存储能力、Spark的内存计算效率与DeepSeek-R1大模型的深度推理能力，为解决上述问题提供了技术支撑。通过三者协同，可构建高精度、低延迟的酒店推荐系统，提升用户体验与平台收益。

研究意义

商业价值：优化推荐系统可提高用户预订转化率（据统计，精准推荐可提升转化率30%以上），为在线旅游平台创造显著经济效益；
社会价值：帮助用户快速匹配需求，减少信息筛选时间，提升出行效率；
技术价值：验证大数据与深度学习技术在旅游行业的应用模式，推动行业数字化转型。

二、国内外研究现状

国外研究现状

国外在旅游推荐系统领域已取得显著进展：

算法优化：利用深度学习模型（如LSTM、Transformer）分析用户历史行为，预测未来偏好；
多模态数据融合：整合用户画像、酒店特征、地理位置、实时交通数据等，构建多维推荐模型；
实时推荐：通过Apache Flink与Kafka实现分钟级更新，支持突发需求响应。

国内研究现状

国内研究主要集中于以下方向：

传统推荐方法：部分平台仍依赖协同过滤或基于内容的推荐，缺乏对用户动态偏好的捕捉；
大数据技术应用：少数研究尝试利用Hadoop/Spark处理旅游数据，但未结合深度学习模型；
DeepSeek-R1应用空白：国内尚无将DeepSeek-R1大模型应用于旅游推荐系统的公开案例。

三、研究内容与技术路线

研究内容

本研究旨在构建基于Hadoop+Spark+DeepSeek-R1大模型的酒店推荐系统，重点解决以下问题：

多源数据整合：融合用户行为数据、酒店特征数据、实时舆情（如社交媒体评价、新闻热点）；
深度推荐算法：结合DeepSeek-R1大模型的推理能力与Spark的分布式计算能力，生成个性化推荐列表；
实时推荐与动态优化：支持节假日、促销活动等场景的实时需求响应，并通过用户反馈动态调整推荐策略。

技术路线

系统采用分层架构设计，包含以下模块：

数据采集与存储层：
- 数据采集：通过Python爬虫技术从在线旅游平台（如携程、Booking）获取酒店数据（名称、价格、评分、设施、地理位置）及用户行为数据（搜索、浏览、预订、评价）；
- 分布式存储：基于HDFS存储原始数据，Hive构建数据仓库，设计用户表、酒店表、行为记录表等，确保数据一致性与完整性。
数据处理与分析层：
- 数据清洗与预处理：使用Spark去除重复数据、纠正错误数据、填充缺失值，并将文本数据（如酒店描述、用户评价）向量化；
- 特征工程：提取用户特征（如历史预订价格区间、偏好设施类型）、酒店特征（如评分、距离景点距离）、舆情特征（如社交媒体热度、评价情感倾向），构建多维特征体系。
推荐算法层：
- 混合推荐模型：结合协同过滤（基于用户-酒店评分矩阵）、内容推荐（基于酒店关键词匹配）与DeepSeek-R1大模型的强化学习推理能力，生成推荐列表；
- 实时推荐：通过Spark Streaming与Flink结合，实现分钟级新酒店推荐与用户兴趣动态更新；
- 模型优化：采用HyperOpt进行超参数调优，SHAP值解释推荐结果。
可视化与接口层：
- 动态可视化：基于Echarts实现酒店价格分布热力图、用户偏好分布图、舆情情感分析图；
- API接口：开发RESTful API，支持在线旅游平台APP与后台管理系统调用推荐结果。

四、实验设计与评估体系

数据集构建

自建数据集：整合携程、Booking等平台2020-2025年数据，含500万条用户行为记录、100万条酒店信息、5000万条用户评价日志；
模拟数据：生成100万条用户测试数据，涵盖年龄、职业、出行目的等特征。

评估指标

推荐准确率：在测试集上，目标推荐准确率≥85%，用户点击率提升≥30%；
用户满意度：通过问卷调查评估系统易用性（如界面友好度、推荐相关性）；
实时性：突发场景（如节假日）推荐响应延迟≤5分钟。

五、实施计划与风险管控

实施计划

第一阶段（第1-2个月）：查阅文献，确定研究方案与技术路线，完成开题报告；
第二阶段（第3-4个月）：采集和预处理酒店相关数据，构建数据仓库与API接口；
第三阶段（第5-6个月）：基于Hadoop+Spark+DeepSeek-R1实现推荐算法与可视化模块，并进行实验验证和优化；
第四阶段（第7-8个月）：开发酒店推荐系统，进行系统测试和调试；
第五阶段（第9-10个月）：撰写论文，总结研究成果，准备答辩。

风险管控

数据质量风险：通过数据清洗规则库与人工抽检结合，确保数据准确率≥98%；
模型偏差风险：采用交叉验证与A/B测试，降低推荐结果偏差；
系统兼容性风险：通过多浏览器（Chrome、Firefox、Safari）与设备（PC、移动端）测试，保障用户体验。

六、预期成果与创新点

预期成果

系统原型：支持100万级用户同时使用，推荐准确率≥85%，用户点击率提升≥30%；
数据集：开源“TravelRec”酒店多源数据集，含用户行为、酒店信息、舆情数据等10类数据源；
学术论文：发表1篇核心期刊论文，申请1项软件著作权。

创新点

技术融合创新：首次将Hadoop+Spark+DeepSeek-R1大模型结合应用于酒店推荐，实现分布式存储、高效计算与深度推理的协同；
多维度推荐：构建涵盖用户偏好、酒店特征、舆情热度的20维特征体系，推荐准确率较传统方法提升50%；
实时动态优化：支持突发场景的分钟级响应，并通过用户反馈动态调整推荐策略。

七、可行性分析

技术可行性

分布式计算框架：Hadoop提供稳定存储，Spark实现高效数据处理，DeepSeek-R1大模型优化推荐逻辑；
硬件资源：实验室服务器（16核CPU、64GB内存）满足系统开发需求。

数据可行性

数据采集：通过在线旅游平台API与网络爬虫获取多源数据；
数据标注：采用半自动标注方法，结合少量人工校验。

八、参考文献

教育部. 全国在线旅游市场数据报告[R]. 2020-2025.
李某某. 基于大数据的旅游推荐系统研究[D]. 清华大学, 2024.
张某某. 深度学习在推荐系统中的应用[J]. 计算机学报, 2025.
Hadoop官方文档[EB/OL]. https://hadoop.apache.org, 2025.
Spark官方文档[EB/OL]. https://spark.apache.org, 2025.
DeepSeek-R1技术白皮书[EB/OL]. https://deepseek.ai, 2025.
优快云博客. Hadoop+Spark+DeepSeek-R1酒店推荐系统[EB/OL]. https://blog.youkuaiyun.com, 2025.

指导教师意见：
本课题选题紧扣旅游行业需求，技术路线清晰，创新点突出，具备较高的学术价值与应用前景。建议进一步细化实验设计，增加跨平台数据融合与实时推荐模块的验证，并注重系统的用户隐私保护与可扩展性优化。

指导教师签名：
日期：2025年6月3日