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

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介绍资料

Hadoop+Spark民宿推荐系统研究

摘要：随着民宿行业的快速发展，用户面临海量房源信息筛选难题，传统推荐系统难以满足个性化需求。本文提出基于Hadoop+Spark的分布式民宿推荐系统，通过HDFS实现海量数据存储，Spark进行实时数据处理与推荐算法优化，结合协同过滤与深度学习算法构建混合推荐模型。实验表明，该系统在推荐准确率、响应时间等关键指标上显著优于传统系统，为民宿行业提供高效、精准的个性化推荐解决方案。

关键词：Hadoop；Spark；民宿推荐系统；混合推荐算法；分布式计算

一、引言

近年来，中国民宿市场规模持续扩张，2024年交易规模突破820亿元，但行业面临信息过载与需求匹配失衡的双重挑战。用户平均需浏览12.7个房源才能完成预订，传统基于规则的推荐系统转化率不足15%。大数据技术的突破为解决这一问题提供了可能，Hadoop的分布式存储与Spark的内存计算框架可处理PB级用户行为数据，为实时个性化推荐提供技术支撑。

二、技术架构设计

系统采用五层分布式架构，包含数据采集、存储、处理、推荐与应用层：

数据采集层：通过Scrapy框架抓取Airbnb、途家等平台房源信息，结合Kafka实时采集用户行为日志（点击、收藏、预订），支持每秒万级事件处理。
存储层：HDFS存储原始数据，Hive构建数据仓库支持SQL查询，HBase存储实时用户画像（如偏好位置、预算范围）与房源特征（设施类型、周边景点），实现低延迟查询。
处理层：Spark Core通过RDD/DataFrame API清洗数据，去除异常评分（如低于1分或高于5分）与重复记录；Spark SQL执行复杂查询（如用户历史行为聚合），Spark MLlib训练ALS协同过滤模型与LSTM行为序列模型。
推荐层：采用加权融合策略，动态调整协同过滤（权重0.6）与深度学习（权重0.4）的推荐结果，平衡精准度与多样性。
应用层：Vue.js构建响应式前端，集成ECharts实现房源分布热力图、价格趋势折线图等可视化功能；Spring Boot提供RESTful API与Spark集群交互，支持每秒1000+推荐请求。

三、数据处理流程

数据清洗：使用Spark SQL处理缺失值，如对价格缺失的民宿采用同区域均价填充；通过正则表达式去除HTML标签，构建词袋模型分析评论情感。
特征提取：从用户行为中提取时间序列特征（如连续3次预订乡村民宿），从房源描述中提取结构化特征（如“免费Wi-Fi”“独立卫浴”），构建用户-房源交互矩阵。
模型训练：ALS算法分解矩阵预测评分，设置冷启动策略为“drop”；LSTM模型输入用户7天行为序列，输出下一时刻可能感兴趣的房源类别。
实时推荐：Spark Streaming处理用户实时行为，结合Redis缓存热点数据，将推荐响应时间压缩至500ms以内。

四、推荐算法创新

混合推荐模型：结合用户历史行为与实时上下文（如搜索关键词“亲子民宿”），通过动态权重调整优化推荐结果。例如，对首次访问用户，协同过滤权重降至0.4，内容推荐权重提升至0.6。
多模态数据融合：CNN处理民宿图片，提取房间布局、周边环境等视觉特征；BERT模型检测虚假评论，准确率达91%，过滤噪声数据后推荐准确率提升12%。
冷启动解决方案：知识图谱构建“地理位置-景点-交通”关联图谱，结合迁移学习预训练模型，使新上线民宿推荐转化率提升至成熟房源的65%。

五、实验验证与结果分析

数据集：采用某民宿平台2024年1月至12月数据，包含120万用户行为记录与8.5万套房源信息。
对比实验：与传统基于规则的推荐系统对比，混合推荐模型在Top-10推荐命中率上提升23%（72% vs 59%），用户停留时间增加18%（3.2分钟 vs 2.7分钟）。
A/B测试：在杭州西湖景区试点，动态调整推荐策略后，周末短途游用户对“亲子设施”关键词搜索量增长300%，相关民宿预订量提升22%。