计算机毕业设计Hadoop+Spark+Hive酒店推荐系统 酒店可视化 酒店爬虫 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)

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介绍资料

《Hadoop+Spark+Hive酒店推荐系统》任务书

一、项目基本信息

项目名称：基于Hadoop+Spark+Hive的酒店智能推荐系统
项目周期：202X年XX月-202X年XX月（共12个月）
项目负责人：XXX
参与人员：XXX（算法开发）、XXX（数据处理）、XXX（系统测试）
项目目标：构建支持日均亿级数据处理的高并发酒店推荐系统，实现推荐准确率≥65%，响应时间≤500ms，并在合作企业平台部署验证。

二、任务分解与责任分配

任务1：需求分析与系统设计（第1-2月）

负责人：XXX
具体内容：

1. 行业调研
   • 分析携程、美团等平台酒店推荐功能痛点（如冷启动、数据稀疏性）
   • 收集3家合作酒店的数据需求（订单数据、用户画像、竞品信息）
2. 技术选型
   • 确定Hadoop（3.3.6）+Spark（3.5.0）+Hive（3.1.3）技术栈
   • 设计混合推荐架构（协同过滤+内容推荐+实时上下文）
3. 输出文档
   • 《酒店推荐系统需求规格说明书》
   • 《系统架构设计图（含数据流）》

任务2：多源数据采集与预处理（第3-4月）

负责人：XXX
具体内容：

1. 结构化数据采集
   • 使用Sqoop从MySQL导入历史订单数据（含用户ID、酒店ID、入住时间等12个字段）
   • 通过Kafka实时采集用户行为日志（点击、浏览、收藏事件）
2. 非结构化数据处理
   • 部署Scrapy爬虫获取酒店设施描述文本（如"免费WiFi""24小时热水"）
   • 使用Spark NLP进行情感分析（标注评论为正向/中性/负向）
3. 数据清洗与存储
   • Hive构建三层数据仓库：
     • ODS层：原始数据落地（Parquet格式）
     • DWD层：清洗后数据（处理缺失值、异常值）
     • DWS层：聚合指标（如用户月均消费金额）
4. 输出成果
   • 100GB结构化数据集（覆盖3年历史订单）
   • 50万条标注后的评论数据

任务3：混合推荐算法开发（第5-7月）

负责人：XXX
具体内容：

1. 离线推荐模块
   • 实现改进型ALS算法：

     scala

     	// Spark代码示例：添加正则化项防止过拟合
     	val als = new ALS()
     	.setRank(80)
     	.setMaxIter(15)
     	.setRegParam(0.01) // 正则化参数
     	.setUserCol("user_id")
     	.setItemCol("hotel_id")
     	.setRatingCol("rating")

   • 引入酒店设施向量（通过Word2Vec生成32维嵌入）
2. 实时推荐模块
   • 使用Flink CEP检测用户行为模式（如"连续浏览3家经济型酒店"触发低价酒店推荐）
   • 设计滑动窗口统计（窗口大小=5分钟，滑动步长=1分钟）
3. 冷启动方案
   • 基于酒店设施向量的余弦相似度推荐（公式：sim(h₁,h₂)=A·B/(|A||B|)）
4. 输出成果
   • 可运行的Spark/Flink作业代码（GitHub仓库链接）
   • 算法参数调优报告（含MAE/RMSE对比曲线）

任务4：系统集成与性能优化（第8-9月）

负责人：XXX
具体内容：

1. 集群部署
   • 搭建Hadoop+Spark+Hive伪分布式环境（配置详见附录）
   • 使用YARN进行资源调度（设置yarn.scheduler.maximum-allocation-mb=8192）
2. 接口开发
   • 通过gRPC暴露推荐服务（定义Proto文件）：

     protobuf

     	service HotelRecommendation {
     	rpc GetRecommendations (UserRequest) returns (HotelList) {}
     	}
     	message UserRequest {
     	string user_id = 1;
     	int32 limit = 2; // 推荐数量
     	}

3. 性能优化
   • 启用Spark Tungsten引擎（减少GC开销）
   • Hive查询优化：使用PARTITION BY date分区表（查询速度提升3倍）
4. 输出成果
   • 容器化部署方案（Docker Compose配置文件）
   • 系统压测报告（QPS达1.2万次/秒时延迟<500ms）

任务5：测试验证与部署上线（第10-11月）

负责人：XXX
具体内容：

1. 离线测试
   • 对比基线系统（仅协同过滤）与优化系统（混合推荐）：

     指标	基线系统	优化系统	提升幅度
     准确率	42%	68%	+26%
     覆盖率	55%	82%	+27%

2. 在线AB测试
   • 分流10%用户进行对比实验：
     • 实验组：使用新推荐系统（点击率提升18%）
     • 对照组：使用原有系统
3. 企业部署
   • 协助合作酒店接入推荐API（提供Java/Python SDK）
4. 输出成果
   • 测试报告（含对比实验数据）
   • 用户操作手册（含API调用示例）

任务6：项目总结与成果交付（第12月）

负责人：XXX
具体内容：

1. 整理项目文档（含设计文档、测试报告、用户手册）
2. 撰写核心期刊论文《基于多源数据融合的酒店推荐系统优化研究》
3. 申请软件著作权《Hadoop+Spark+Hive酒店推荐系统V1.0》
4. 组织项目验收会（邀请企业代表参与）

三、资源需求

资源类型	具体需求
硬件环境	8核16G服务器×3台（用于集群部署）
软件工具	IntelliJ IDEA、Postman、Jupyter
数据资源	合作酒店授权数据（脱敏后使用）
第三方服务	阿里云OSS（存储爬虫数据）

四、风险管理

风险类型	应对措施
数据质量问题	建立数据校验规则（如价格必须>0元）
算法效果不达预期	预留2周时间进行参数调优
企业需求变更	采用敏捷开发模式（每2周迭代一次）

五、验收标准

1. 功能指标：
   • 支持结构化/非结构化数据混合推荐
   • 实时推荐延迟≤500ms（99%请求）
2. 性能指标：
   • 离线训练任务在4小时内完成
   • 系统吞吐量≥1万QPS
3. 文档要求：
   • 提供完整源代码（含注释）
   • 提交用户手册、部署文档、测试报告

项目负责人签字：________________
日期：202X年XX月XX日

附录：

1. Hadoop集群配置参数表
2. 推荐算法核心代码片段
3. 测试数据样本（脱敏后）

运行截图

推荐项目

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