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)

最新推荐文章于 2025-12-05 15:32:08 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-05 15:32:08 发布 · 938 阅读

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介绍资料

任务书：Hadoop+Spark+Hive酒店推荐系统开发

背景
酒店行业竞争激烈，用户对个性化服务的需求日益增长。传统推荐系统受限于单节点计算能力和数据规模，难以处理海量用户行为、酒店属性及实时动态数据。基于Hadoop（分布式存储）、Spark（内存计算）和Hive（数据仓库）的推荐系统可实现高效数据处理与实时推荐，提升用户满意度和平台转化率。
目标
构建一个基于大数据技术的酒店推荐系统，实现以下功能：
- 整合多源数据（用户行为、酒店属性、评论、地理位置等）。
- 利用协同过滤、深度学习等算法生成个性化推荐。
- 通过Hive实现数据查询与分析，支持A/B测试和效果评估。
- 提供实时推荐接口，支持高并发访问。

技术栈
- Hadoop：存储海量酒店数据（HDFS），支持离线批处理（MapReduce）。
- Spark：基于内存的分布式计算，加速推荐模型训练（MLlib）。
- Hive：构建数据仓库，支持SQL查询和ETL操作。
- 辅助工具：Kafka（实时用户行为流）、Redis（缓存推荐结果）、Elasticsearch（快速检索）。
架构分层
- 数据采集层：集成用户浏览记录、订单数据、酒店属性、第三方评价等。
- 数据存储层：HDFS存储原始数据，Hive管理结构化数据仓库，Redis缓存实时结果。
- 数据处理层：Spark进行数据清洗、特征提取和模型训练。
- 推荐引擎层：基于规则/算法生成推荐列表，支持离线与实时模式。
- 应用展示层：Web/APP端展示推荐结果，提供用户反馈入口。

任务：
- 接入用户行为日志（点击、浏览时长、收藏）、订单数据、酒店基础信息（价格、位置、设施）。
- 集成第三方数据（如天气、交通、景点热度）。
- 使用Flume/Kafka实时采集用户动态行为。
输出：清洗后的数据存入HDFS，元数据存入Hive。

任务：
- 配置HDFS集群，设计数据分区策略（按城市/时间）。
- 使用Hive创建外部表，定义数据模型（用户画像表、酒店特征表、交互日志表）。
- 实现数据血缘追踪，支持数据回溯。
输出：Hive数据仓库，支持高效聚合查询。

任务：
- Spark计算用户偏好特征（如价格敏感度、位置偏好）、酒店特征（评分、热度）。
- 实现协同过滤（UserCF/ItemCF）、矩阵分解（ALS）或深度学习（Wide&Deep）模型。
- 模型评估（准确率、覆盖率、多样性）与调优。
输出：训练好的模型文件（PMML/TensorFlow Serving格式）。

任务：
- Spark Streaming处理实时用户行为，更新用户短期兴趣。
- 结合离线模型与实时特征生成推荐列表。
- Redis缓存热门推荐结果，降低响应延迟。
输出：推荐接口（RESTful API），支持毫秒级响应。

任务：
- Hive记录推荐日志（曝光、点击、转化），分析关键指标（CTR、订单率）。
- A/B测试对比不同算法效果，优化推荐策略。
- 构建反馈循环，持续迭代模型。
输出：评估报告、模型优化方案。

阶段	时间	任务
需求分析	第1-2周	调研业务需求，明确推荐场景（首页推荐、搜索后推荐、冷启动处理）。
环境搭建	第3-4周	部署Hadoop/Spark/Hive集群，配置Kafka和Redis。
核心开发	第5-10周	分模块开发数据采集、存储、特征工程、推荐算法和接口服务。
测试优化	第11-12周	离线测试（历史数据回溯）、在线测试（灰度发布），优化推荐多样性。
部署上线	第13周	系统部署到生产环境，监控推荐效果，编写用户手册。