计算机毕业设计Hadoop+Spark景区客流量预测 景点推荐系统 智慧旅游大数据 旅游爬虫(源码+文档+PPT+讲解)

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介绍资料

以下是一篇关于《Hadoop+Spark景区客流量预测与景点推荐系统》的任务书模板，包含任务目标、分解、技术要求、进度安排等内容，供参考：

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任务书

项目名称：基于Hadoop+Spark的景区客流量预测与景点推荐系统
项目周期：XX个月（202X年X月—202X年X月）
负责人：XXX
参与人员：XXX、XXX、XXX

一、项目背景与目标

1.1 背景

随着旅游业数字化转型加速，景区管理面临两大挑战：

1. 客流量管理：节假日、突发事件导致客流激增，传统人工调度效率低下。
2. 游客体验优化：游客需求个性化，但现有推荐系统缺乏实时性与精准度。

大数据技术（Hadoop+Spark）可高效处理海量旅游数据，通过构建分布式计算平台，实现客流量预测与动态推荐，提升景区运营效率和游客满意度。

1.2 目标

1. 短期目标：
   • 搭建Hadoop+Spark分布式计算平台，完成多源数据整合与存储。
   • 实现基于机器学习的客流量预测模型，预测误差率≤15%。
   • 开发景点推荐系统，推荐准确率≥80%（基于用户历史行为）。
2. 长期目标：
   • 推动景区智慧化升级，为管理部门提供决策支持工具。
   • 申请软件著作权1项，发表核心期刊论文1篇。

二、任务分解与分工

2.1 任务1：数据采集与预处理

• 负责人：XXX
• 内容：
  • 采集景区票务系统、WiFi探针、天气API、社交媒体评论等数据。
  • 使用Flume实现数据实时传输，存储至Hadoop HDFS。
  • 数据清洗：去重、缺失值填充、异常值处理。
• 输出：清洗后的结构化数据集（CSV/JSON格式）。

2.2 任务2：客流量预测模型开发

• 负责人：XXX
• 内容：
  • 基于Spark MLlib构建LSTM神经网络模型，分析时间序列与外部因素（如天气、节假日）。
  • 对比ARIMA、SVM等传统模型，优化超参数（如学习率、批次大小）。
  • 使用MAPE（平均绝对百分比误差）评估模型精度。
• 输出：预测模型代码、实验报告、误差分析图表。

2.3 任务3：景点推荐系统开发

• 负责人：XXX
• 内容：
  • 融合协同过滤（User-based CF）与内容推荐（景点标签匹配），构建混合推荐模型。
  • 利用Spark Streaming实时处理用户行为（如停留时间、点击记录）。
  • 通过A/B测试优化推荐策略（如热门景点加权、冷启动处理）。
• 输出：推荐算法代码、测试数据集、推荐效果对比表。

2.4 任务4：系统集成与可视化

• 负责人：XXX
• 内容：
  • 集成Hadoop（存储）、Spark（计算）、Kafka（消息队列）构建分布式系统。
  • 开发Web前端界面，使用ECharts展示客流量预测趋势图与推荐列表。
  • 部署系统至测试环境，进行压力测试（并发用户数≥1000）。
• 输出：系统原型、部署文档、测试报告。

2.5 任务5：论文撰写与成果总结

• 负责人：XXX
• 内容：
  • 整理技术方案、实验数据与结论，撰写论文。
  • 申请软件著作权，准备项目验收材料。
• 输出：论文初稿、著作权申请文件、验收PPT。

三、技术要求与规范

1. 开发环境：
   • 操作系统：Linux Ubuntu 20.04
   • 大数据框架：Hadoop 3.3.4、Spark 3.3.2
   • 编程语言：Python 3.8/Scala 2.12
   • 前端技术：HTML5、JavaScript、ECharts
2. 数据规范：
   • 数据格式：CSV/JSON，编码统一为UTF-8。
   • 存储路径：HDFS /input/raw_data/、/output/processed_data/。
3. 代码规范：
   • 变量命名遵循驼峰式，添加详细注释。
   • 使用Git进行版本管理，分支命名规则为feature/任务名。
4. 性能要求：
   • 预测模型训练时间≤2小时（10万条数据）。
   • 推荐系统响应时间≤500ms（并发请求1000次）。

四、进度安排与里程碑

阶段	时间节点	里程碑成果
需求分析	第1个月末	完成数据源调研与系统功能设计文档。
数据采集	第2个月末	搭建Flume采集通道，存储首批测试数据。
模型开发	第4个月末	完成LSTM预测模型与混合推荐算法验证。
系统集成	第6个月末	部署分布式集群，实现端到端功能测试。
验收交付	第7个月末	提交论文、著作权文件与系统源代码。

五、资源需求

1. 硬件资源：
   • 服务器：3台（配置：16核CPU、64GB内存、2TB硬盘）。
   • 网络：千兆以太网，带宽≥100Mbps。
2. 软件资源：
   • 许可证：Hadoop/Spark开源版，ECharts商业授权（如需）。
3. 数据资源：
   • 合作景区提供脱敏后的票务与用户行为数据（约50万条）。

六、风险评估与应对

风险类型	描述	应对措施
数据质量风险	数据缺失或噪声过多	增加数据校验规则，人工抽检10%数据。
技术瓶颈风险	Spark任务OOM（内存溢出）	调整Executor内存参数，优化Shuffle分区数。
进度延迟风险	模型调优耗时过长	提前预留20%缓冲时间，并行实验多组参数。

七、验收标准

1. 功能完整性：
   • 系统支持客流量预测、推荐列表生成、可视化展示三大核心功能。
2. 性能达标：
   • 预测误差率≤15%，推荐准确率≥80%，响应时间≤500ms。
3. 文档齐全：
   • 提供需求规格说明书、设计文档、测试报告、用户手册。

项目负责人签字：________________
日期：202X年X月X日

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备注：

1. 本任务书需经项目指导教师/部门负责人审核通过后执行。
2. 根据实际进展可动态调整任务分工与进度，但需提前报备。

运行截图

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项目案例

优势

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