计算机毕业设计hadoop+spark+hive机票价格预测 机票推荐系统 航班延误预测 机票可视化大屏 Python爬虫 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)

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介绍资料

以下是一份关于《Hadoop + Spark + Hive 机票价格预测与推荐系统》的任务书模板，涵盖大数据处理、机器学习建模及实时推荐架构设计，适用于航空公司或在线旅游平台（OTA）的动态定价与个性化推荐场景：

---

任务书：基于Hadoop+Spark+Hive的机票价格预测与智能推荐系统

一、项目背景与目标

1. 背景
   机票价格受供需关系、节假日、航线竞争等因素动态波动，传统静态定价策略难以适应市场变化。本系统通过整合历史票价数据（Hadoop存储）、实时竞品价格（Spark Streaming处理）及用户行为（Hive用户画像），构建基于时间序列预测与协同过滤的混合推荐引擎，实现动态价格预测与个性化机票推荐。

2. 目标

   • 开发支持TB级机票数据存储与处理的分布式系统
   • 实现未来7天票价预测准确率≥85%（MAPE指标）
   • 提供用户偏好驱动的机票推荐（点击率提升20%）
   • 支持实时竞品价格监控与策略调整

二、系统架构设计

	┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
	│ 数据采集层 │
	│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
	│ │ 航空公司 │←───│ 竞品API │←───│ 用户日志 │ │
	│ │ GDS系统 │ │ (Fluentd)│ │ (Kafka) │ │
	│ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ │
	│ ↑ ↑ ↑ │
	│ 结构化数据 半结构化JSON 用户点击流 │
	└───────────────────────┬───────────────────────────────────┘
	│ 数据清洗与存储
	▼
	┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
	│ 大数据处理层（Hadoop+Hive） │
	│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
	│ │ HDFS │←───│ Hive │←───│ Spark │ │
	│ │ (原始数据│ │ (数据仓库│ │ (ETL/ML │ │
	│ │ 存储) │ │ 建模) │ │ 训练) │ │
	│ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ │
	│ ↑ ↑ ↑ │
	│ Parquet格式 HiveQL分析 PySpark MLlib │
	└───────────────────────┬───────────────────────────────────┘
	│ 实时计算与推荐
	▼
	┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
	│ 服务应用层（Spark Streaming+Redis） │
	│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
	│ │ 价格预测 │←───│ 推荐引擎 │←───│ Web服务 │ │
	│ │ API │ │ API │ │ (Flask) │ │
	│ └─────────┘ └─────────┘ └─────────┘ │
	│ ↑ ↑ ↑ │
	│ LSTM模型输出 用户-航班矩阵 RESTful接口 │
	└───────────────────────┬───────────────────────────────────┘
	│ 前端展示
	▼
	┌───────────────────────────────────────────────────────────────┐
	│ 用户终端层 │
	│ ┌─────────┐ ┌─────────┐ │
	│ │ 移动App │ │ Web端 │ │
	│ └─────────┘ └─────────┘ │
	└───────────────────────────────────────────────────────────────┘

三、功能模块划分

1. 数据处理模块（Hadoop+Hive）

• 核心功能：
  • 历史票价数据存储（HDFS）
  • 用户行为数据仓库构建（Hive表设计）
  • 竞品价格快照管理（ORC格式压缩）
• 关键Hive SQL示例：

  sql

  	-- 创建用户行为事实表（每日聚合）
  	CREATE TABLE user_behavior_daily (
  	user_id STRING,
  	flight_number STRING,
  	click_count INT,
  	purchase_flag BOOLEAN,
  	dt DATE
  	) PARTITIONED BY (year INT, month INT)
  	STORED AS ORC;
  	-- 计算航线热度排名（用于推荐权重）
  	SELECT
  	flight_number,
  	SUM(click_count) AS total_clicks,
  	RANK() OVER (ORDER BY total_clicks DESC) AS popularity_rank
  	FROM user_behavior_daily
  	WHERE dt BETWEEN '2024-01-01' AND '2024-01-31'
  	GROUP BY flight_number;

2. 价格预测模块（Spark MLlib）

• 核心功能：
  • 时间序列特征工程（滑动窗口统计）
  • LSTM神经网络模型训练（PySpark实现）
  • 模型版本管理（MLflow集成）
• 关键Spark代码示例：

  python

  	from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
  	from pyspark.ml.linalg import Vectors
  	from pyspark.sql import functions as F
  	# 特征工程：构建时间序列特征
  	def create_features(df):
  	window_spec = Window.partitionBy("flight_number").orderBy("date")
  	df = df.withColumn("price_lag_3", F.lag("price", 3).over(window_spec))
  	df = df.withColumn("price_avg_7",
  	F.avg("price").over(window_spec.rowsBetween(-6, 0)))
  	return df.na.fill(0)
  	# LSTM模型训练（简化版）
  	from tensorflow.keras.models import Sequential
  	from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense
  	def train_lstm(X_train, y_train):
  	model = Sequential([
  	LSTM(50, input_shape=(X_train.shape[1], X_train.shape[2])),
  	Dense(1)
  	])
  	model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
  	model.fit(X_train, y_train, epochs=20, batch_size=32)
  	return model

3. 推荐引擎模块（Spark ALS + 规则过滤）

• 核心功能：
  • 基于用户的协同过滤（ALS算法）
  • 业务规则过滤（如舱位偏好、中转限制）
  • 实时推荐缓存（Redis ZSET排序）
• 关键推荐逻辑：

  python

  	from pyspark.ml.recommendation import ALS
  	# 训练ALS模型
  	als = ALS(maxIter=10, regParam=0.01, userCol="user_id", itemCol="flight_id", ratingCol="preference_score")
  	model = als.fit(training_data)
  	# 生成推荐（混合策略）
  	def generate_recommendations(user_id, top_n=10):
  	# ALS推荐
  	als_recs = model.recommendForAllUsers(top_n) \
  	.filter(F.col("user_id") == user_id) \
  	.select(F.explode("recommendations").alias("rec")) \
  	.select("rec.flight_id", "rec.rating")
  	# 合并价格预测结果
  	price_pred = spark.table("price_predictions") \
  	.filter(F.col("flight_id").isin(als_recs.select("flight_id").rdd.flatMap(lambda x: x).collect()))
  	# 应用业务规则（如仅推荐经济舱）
  	filtered_recs = als_recs.join(price_pred, "flight_id") \
  	.join(user_preferences, "user_id") \
  	.filter((F.col("cabin_class") == "economy") & (F.col("predicted_price") < F.col("max_budget")))
  	return filtered_recs.orderBy(F.desc("rating * 0.7 + (1/predicted_price) * 0.3")).limit(top_n)

4. 实时监控模块（Spark Streaming）

• 核心功能：
  • 竞品价格变动检测（滑动窗口统计）
  • 动态调价触发（阈值规则引擎）
• 关键Streaming代码示例：

  python

  	from pyspark.streaming import StreamingContext
  	from pyspark.streaming.kafka import KafkaUtils
  	# 实时处理竞品价格流
  	ssc = StreamingContext(spark.sparkContext, batchDuration=60) # 1分钟批处理
  	kafka_stream = KafkaUtils.createDirectStream(ssc, ["competitor_prices"], {"metadata.broker.list": "kafka:9092"})
  	# 检测价格突变（超过±10%）
  	def detect_price_spike(rdd):
  	if not rdd.isEmpty():
  	df = rdd.toDF()
  	df.createOrReplaceTempView("price_updates")
  	spikes = spark.sql("""
  	SELECT flight_number, current_price,
  	(current_price - prev_price)/prev_price AS price_change_rate
  	FROM price_updates
  	JOIN (
  	SELECT flight_number, price AS prev_price
  	FROM price_history
  	WHERE dt = date_sub(current_date(), 1)
  	) ON flight_number
  	WHERE ABS(price_change_rate) > 0.1
  	""")
  	if spikes.count() > 0:
  	send_alert(spikes.collect()) # 触发调价流程
  	kafka_stream.foreachRDD(detect_price_spike)
  	ssc.start()

四、技术栈

层级	技术选型	版本要求
存储	Hadoop HDFS 3.3 + Hive 3.1	HDFS 3.3.6
计算	Spark 3.5 + PySpark	Spark 3.5.0
机器学习	MLlib + TensorFlow on Spark	TensorFlow 2.12
流处理	Spark Streaming 2.4 + Kafka 3.6	Kafka 3.6.0
缓存	Redis 7.0	Redis 7.2.4
调度	Airflow 2.7	Airflow 2.7.2
监控	Prometheus + Grafana	最新版

五、开发计划

阶段	时间	里程碑
数据准备	第1周	完成100GB历史数据导入HDFS
模型开发	第2-3周	实现LSTM价格预测模型（MAPE<15%）
推荐引擎	第3周	完成ALS协同过滤与规则过滤集成
实时模块	第4周	Spark Streaming对接Kafka竞品数据源
系统联调	第5周	完成端到端测试（从数据采集到推荐展示）
优化上线	第6周	模型轻量化（ONNX转换）与AB测试

六、交付成果

1. 数据资产：
   • 清洗后的机票数据集（HDFS路径规范）
   • Hive元数据备份（包含30+张分析表）
2. 模型文件：
   • LSTM模型权重（HDF5格式）
   • ALS模型参数（Parquet存储）
3. 代码库：
   • PySpark ETL脚本（按日期分区自动调度）
   • 推荐服务API（Swagger文档）
4. 监控看板：
   • 价格预测误差率实时曲线（Grafana）
   • 推荐点击率热力图（按航线/时段）

七、验收标准

1. 预测性能：
   • 未来7天票价预测MAPE≤12%
   • 模型训练时间≤30分钟（100GB数据）
2. 推荐效果：
   • 推荐航班点击率≥18%
   • 用户满意度评分（NPS）≥40
3. 系统稳定性：
   • 实时处理延迟≤5秒（99%分位）
   • HDFS存储冗余度≥3（副本策略）
4. 合规性：
   • 用户数据匿名化处理（符合GDPR）
   • 竞品价格监控日志保留≥180天

八、风险控制

1. 数据质量问题：
   • 解决方案：实施数据血缘追踪（Atlas集成）
2. 模型过拟合：
   • 解决方案：交叉验证+正则化约束（L2惩罚项）
3. 实时计算积压：
   • 解决方案：动态调整Spark Streaming批次大小
4. 竞品API限制：
   • 解决方案：多源数据融合（GDS系统+爬虫备份）

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任务书负责人：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

可根据实际业务需求扩展功能（如加入NLP处理航班评论情感分析，或引入强化学习动态调整推荐策略权重），或优化技术方案（如用Delta Lake替代Hive实现ACID事务）。

运行截图

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优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

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