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介绍资料

开题报告：基于Hadoop+Spark+Hive的机票价格预测系统研究

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

全球航空业年旅客运输量已突破45亿人次（IATA数据），机票价格受供需关系、燃油成本、节假日、航线竞争等30余种因素动态影响，呈现高频波动特征。传统价格预测方法依赖历史均值或简单时间序列模型（如ARIMA），存在以下局限：

• 数据维度单一：仅考虑历史价格，忽略航线特征（航程距离、中转次数）、市场因素（竞品价格、促销活动）等关键变量；
• 计算效率低下：面对TB级多源异构数据（如历史票价、航班时刻、用户搜索行为），传统单机模型训练耗时超过24小时；
• 实时性不足：无法捕捉突发事件（如天气延误、政策调整）对价格的即时影响，预测延迟达数小时级。

1.2 研究意义

本课题构建基于Hadoop+Spark+Hive的分布式机票价格预测系统，旨在解决以下问题：

• 技术层面：通过分布式存储与计算框架，实现多源异构数据的高效整合与实时分析；
• 应用层面：为旅客提供精准的提前购票时间建议，为航空公司优化动态定价策略，为OTA平台提升票价竞争力；
• 学术层面：探索时空特征融合、多任务学习等技术在价格预测中的应用，丰富时间序列预测理论。

二、国内外研究现状

2.1 机票价格预测技术研究进展

• 传统统计模型：早期研究采用ARIMA、GARCH等模型，如Smith（2012）利用ARIMA预测纽约-伦敦航线价格，MAPE（平均绝对百分比误差）达12.3%，但无法处理非线性关系。
• 机器学习模型：近年来，XGBoost、LightGBM等树模型因特征交互能力强被广泛应用。例如，Zhang（2020）提出基于XGBoost的混合模型，结合航线特征与市场情绪指数，将MAPE降至8.7%。
• 深度学习模型：LSTM、Transformer等模型通过捕捉长时依赖提升预测精度。Li（2022）构建时空注意力机制的Transformer模型，在欧洲航线数据集上MAPE为7.2%，但需GPU加速训练。

2.2 大数据技术在价格预测中的应用

• 分布式存储：Hadoop HDFS支持PB级历史票价数据的低成本存储，Hive通过分区表（按航线、日期）优化查询效率。
• 分布式计算：Spark MLlib实现特征工程（如滑动窗口统计、特征交叉）的并行化，较单机模式提速5-8倍。
• 实时处理：Spark Streaming结合Kafka实时采集竞品价格、用户搜索行为等流数据，支持动态特征更新。

2.3 现有研究不足

• 数据整合不足：多数研究仅使用历史票价数据，忽略航班时刻、竞品价格等强相关特征；
• 实时性欠缺：现有模型更新周期长（通常每日一次），无法响应突发事件；
• 可解释性弱：深度学习模型虽精度高，但难以解释价格波动原因（如燃油成本占比）。

三、研究内容与技术路线

3.1 研究内容

本课题聚焦以下核心问题：

1. 多源异构数据整合：构建包含历史票价、航班时刻、竞品价格、用户搜索行为、宏观经济指标的5维数据集；
2. 分布式特征工程：基于Spark实现特征提取（如时间衰减因子、竞品价格差）、降维（PCA）与特征选择（LASSO）；
3. 混合预测模型设计：结合LSTM（捕捉长时依赖）与XGBoost（处理非线性关系），通过加权融合提升精度；
4. 实时预测系统实现：利用Spark Streaming更新动态特征（如剩余座位数），结合Redis缓存预测结果，实现毫秒级响应。

3.2 技术路线

系统采用分层架构，技术栈如下：

1. 数据采集层：
   • 历史数据：从航空公司API、OTA平台爬取过去5年票价数据（含舱位等级、退改签规则）；
   • 实时数据：通过Kafka接收竞品价格变动、用户搜索行为（如出发地-目的地、出发时间）等流数据。
2. 存储层：
   • HDFS存储原始数据（Parquet格式）；
   • Hive构建数据仓库（按航线、日期分区），支持SQL查询；
   • MySQL存储模型元数据（特征重要性、模型版本）。
3. 处理层：
   • Spark负责数据清洗（缺失值填充、异常值剔除）、特征工程（滑动窗口统计、特征交叉）与模型训练；
   • Spark SQL优化复杂查询（如计算竞品价格差）。
4. 算法层：
   • 静态特征：航班时刻、航程距离、历史价格波动率；
   • 动态特征：剩余座位数、竞品价格、用户搜索热度（时间衰减函数）；
   • 混合模型：LSTM处理时间序列，XGBoost处理非线性关系，通过Stacking融合结果。
5. 应用层：
   • Flask提供RESTful API，返回未来7天票价预测及购票建议；
   • Vue.js构建前端界面，可视化价格趋势与特征贡献度；
   • Redis缓存预测结果，降低延迟。

四、创新点与预期成果

4.1 创新点

1. 多源数据融合：整合航班时刻、竞品价格等10余类特征，较传统模型数据维度提升3倍；
2. 混合模型架构：结合LSTM与XGBoost优势，通过注意力机制动态调整权重，解决单一模型偏差问题；
3. 实时预测能力：利用Spark Streaming实现动态特征更新，预测延迟从小时级降至毫秒级。

4.2 预期成果

1. 系统原型：构建可扩展的分布式预测平台，支持100+航线实时预测；
2. 数据集：发布包含50万条样本的多源机票价格数据集（含特征说明与基准模型）；
3. 学术论文：在CCF B类会议或SCI期刊发表1-2篇论文，申请1项软件著作权；
4. 应用价值：为旅客节省平均8%的购票成本，为航空公司提升10%的收益管理能力。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
文献调研	第1-2月	梳理机票预测、大数据技术相关论文，确定技术路线
数据采集	第3-4月	爬取历史票价数据，搭建Kafka实时数据管道
系统开发	第5-7月	实现Hadoop+Spark+Hive集群部署，完成特征工程与模型训练模块
系统测试	第8-9月	在真实数据集上验证模型精度（MAPE≤7%），优化系统性能（吞吐量≥1万QPS）
论文撰写	第10-11月	整理实验结果，撰写学术论文与开题报告
答辩准备	第12月	完善系统文档，准备答辩材料

六、参考文献

[1] Smith J, et al. Airfare prediction using ARIMA models[J]. Journal of Air Transport Management, 2012, 20: 3-10.
[2] Zhang L, et al. A hybrid model for airfare prediction based on XGBoost and feature engineering[C]. KDD 2020.
[3] Li W, et al. Spatial-temporal attention transformer for airfare forecasting[J]. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems, 2022, 23(5): 4567-4578.
[4] 阿里巴巴. 大数据技术原理与应用：Hadoop+Spark+Hive实战[M]. 电子工业出版社, 2021.
[5] IATA. World Air Transport Statistics 2023[R]. 2023.

（注：实际引用需根据论文格式调整）

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