计算机毕业设计Hadoop+Hive+Spark旅游景点推荐旅游推荐系统旅游可视化旅游爬虫景区客流量预测旅游大数据大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布

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#hadoop #大数据 #课程设计 #知识图谱 #python #spark #hive

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介绍资料

Hadoop+Hive+Spark旅游景点推荐系统研究

摘要：本文聚焦于基于Hadoop、Hive与Spark技术栈的旅游景点推荐系统设计与实现。通过构建分布式数据存储与计算框架，系统有效解决了传统推荐系统在处理海量旅游数据时的性能瓶颈问题。研究提出了一种融合协同过滤与内容推荐的混合算法模型，结合用户行为数据、景点属性特征及实时上下文信息，实现了个性化推荐服务。实验结果表明，该系统在推荐准确率、实时响应能力及用户满意度等方面均优于传统方案，为智慧旅游领域提供了可复用的技术解决方案。

关键词：旅游推荐系统；Hadoop生态；混合推荐算法；实时计算；Spark MLlib

一、引言

全球旅游业规模持续扩张，中国在线旅游市场交易额在2024年突破1.5万亿元，用户生成数据量呈指数级增长。面对海量旅游信息，传统推荐系统因单机架构限制，难以高效处理TB级用户行为日志、景点属性数据及实时交互信息。例如，某传统系统在处理百万级用户-景点评分矩阵时，ALS模型训练耗时超过12小时，无法满足动态场景需求。Hadoop、Hive与Spark组成的分布式技术栈凭借其高扩展性、实时计算能力和灵活的数据分析能力，成为构建旅游推荐系统的核心框架。

二、系统架构设计

2.1 总体架构

系统采用分层设计，包含数据采集层、存储计算层、算法服务层和应用展示层（图1）。数据采集层通过爬虫框架（如Scrapy）从旅游网站、社交媒体及政府公开数据源获取结构化（用户评分、景点票价）与非结构化数据（评论文本、图片）。存储计算层利用HDFS实现数据分区存储（按省份-景区等级-时间三级分区），结合Hive构建数据仓库，通过UDF（用户自定义函数）完成文本情感分析、坐标系转换等预处理操作。算法服务层基于Spark MLlib实现混合推荐模型，结合Spark Streaming处理实时用户行为数据。应用展示层通过Flask提供RESTful API，集成ECharts实现可视化交互。

2.2 关键模块设计

2.2.1 数据整合模块

Hive通过外部表关联HDFS文件，使用UDF完成数据转换。例如，将评论文本中的“风景优美”映射为情感标签“positive”，存储至Hive的sentiment_tags表：

sql

1CREATE EXTERNAL TABLE comments (
2  user_id STRING, 
3  spot_id STRING,
4  text STRING
5) STORED AS TEXTFILE;
6
7ADD JAR /path/to/sentiment_udf.jar;
8CREATE TEMPORARY FUNCTION sentiment AS 'com.tourism.SentimentAnalyzer';
9
10INSERT OVERWRITE TABLE sentiment_tags
11SELECT user_id, spot_id, sentiment(text) AS tag
12FROM comments;

2.2.2 推荐计算模块

混合推荐模型结合协同过滤与内容推荐的优势：

协同过滤层：基于Spark MLlib的ALS算法，输入为用户-景点评分矩阵，输出隐特征向量。通过动态调整冷启动策略（如coldStartStrategy="drop"），解决新用户/景点数据稀疏问题。
内容推荐层：计算景点标签的TF-IDF权重，通过余弦相似度推荐相似景点。例如，提取“自然风光”“历史文化”等8类核心旅游动机，构建多维特征向量。
上下文感知层：集成Hive中的天气、节假日数据，动态调整推荐权重：

Score(u,i)=α⋅CF(u,i)+β⋅CB(i)+γ⋅Context(i)

其中，α=0.6, β=0.3, γ=0.1（通过网格搜索优化）。