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介绍资料

任务书：基于Hadoop+Spark+Hive的民宿推荐系统开发

一、项目背景与目标

随着共享经济与旅游业的蓬勃发展，民宿已成为用户出行住宿的重要选择。然而，用户面临海量民宿信息（如位置、价格、设施、评价等）时，筛选效率低下，难以快速匹配个性化需求。本项目旨在利用大数据技术（Hadoop、Spark、Hive）构建一个智能化的民宿推荐系统，结合用户行为分析与多维度数据挖掘，为用户提供精准推荐，同时为民宿平台提供运营优化建议。

核心目标：

用户端：基于用户偏好（预算、位置、设施、评分等）推荐匹配民宿。
平台端：分析用户行为模式、民宿竞争力及市场趋势，辅助运营决策。
可视化交互：通过动态图表展示推荐结果与数据分析洞察，提升用户体验。

二、技术架构设计

1. 数据层（Hadoop+Hive）

数据存储：
- 使用HDFS存储结构化与非结构化数据，包括：
  - 民宿基础数据：位置（经纬度）、价格、房型、设施（如Wi-Fi、厨房）、入住/退房时间。
  - 用户行为数据：浏览记录、搜索关键词、收藏/预订历史、入住后评价（文本/评分）。
  - 外部数据：周边景点、交通枢纽、天气数据、竞品价格动态。
- 通过Hive构建数据仓库，定义表结构（如dim_homestay_info、fact_user_interaction），优化查询性能。
数据清洗与预处理：
- 使用Hive SQL处理缺失值（如设施信息缺失时填充默认值）、异常值（如价格超出区域合理范围）。
- 文本数据预处理：对用户评价进行分词、情感分析（基于Spark NLP），提取高频关键词（如“干净”“噪音大”）。

2. 计算层（Spark）

推荐系统：
- 协同过滤：基于用户行为相似性推荐民宿（如“喜欢‘海景房’的用户也预订了该民宿”）。
- 内容推荐：根据用户输入的偏好（如“预算300元、近地铁站、可做饭”）匹配民宿特征。
- 混合推荐：结合协同过滤与内容推荐，加权排序生成推荐列表，并引入实时推荐（基于Spark Streaming处理用户最新行为）。
运营分析模型：
- 热门民宿预测：使用Spark MLlib的随机森林或XGBoost模型，预测未来7天预订量排名。
- 用户流失预警：通过聚类算法（DBSCAN）识别低活跃用户，结合逻辑回归模型预测流失概率。
- 竞品对比分析：计算民宿竞争力指数（价格、评分、设施覆盖率），可视化展示与竞品的差异。

3. 应用层（Web服务+可视化）

前端交互：
- 开发Web界面，提供用户输入入口（预算、位置范围、设施筛选、评分阈值）。
- 展示推荐民宿列表（含图片、价格、距离、用户评分、核心卖点）。
可视化分析：
- 用户画像：饼图展示用户偏好分布（如价格敏感型、设施导向型）。
- 地理分布：地图标记民宿位置与周边景点，热力图显示热门区域。
- 运营监控：折线图展示民宿预订量趋势，柱状图对比不同房型入住率。
- 评价分析：词云展示用户评价关键词，情感倾向分布（正面/负面比例）。

三、任务分解与进度安排

阶段1：需求分析与数据准备（2周）

调研用户与平台需求，明确推荐逻辑（如“价格优先”或“评分优先”）与可视化维度。
收集数据源（平台API、公开数据集、爬虫抓取用户评价）。
设计Hive数据仓库模型，定义ETL流程（如从MySQL同步数据至HDFS）。

阶段2：数据预处理与特征工程（3周）

使用Hive清洗数据，处理缺失值与异常值（如价格标准化）。
通过Spark NLP对用户评价进行情感分析与关键词提取，生成标签（如“家庭友好”“适合情侣”）。
提取民宿特征（如价格/面积比、设施数量）并存储为Parquet格式。

阶段3：模型开发与训练（4周）

实现协同过滤与内容推荐算法，优化推荐排序逻辑（如引入时间衰减因子）。
构建热门民宿预测与用户流失预警模型，验证模型准确率（AUC≥0.85）。
开发可视化原型（使用ECharts或Superset）。

阶段4：系统集成与测试（3周）

集成Hadoop、Spark、Hive组件，部署到测试环境（如本地集群或云服务）。
验证推荐准确率（通过A/B测试对比用户点击率与预订转化率）。
收集平台运营反馈，优化分析维度（如增加“节假日价格波动分析”）。

阶段5：部署与优化（2周）

部署系统至生产环境（如AWS EMR或阿里云MaxCompute），配置自动调度任务（如每日更新推荐模型）。
根据用户行为日志持续优化推荐策略（如引入强化学习动态调整权重）。

四、预期成果

技术成果：
- 完整的Hadoop+Spark+Hive数据处理流水线，支持TB级数据实时分析。
- 高精度推荐算法（推荐点击率≥20%，预订转化率≥8%）。
- 多维度运营分析模型（热门预测准确率≥90%，流失预警召回率≥85%）。
应用成果：
- 可交互的Web端民宿推荐与数据分析平台，支持多终端适配（PC/移动端）。
- 平台定制化运营报告生成工具（支持PDF/Excel导出）。
商业成果：
- 申请1项软件著作权（民宿推荐系统）。
- 提升平台用户留存率（预计增长15%）与民宿预订量（预计增长10%）。

五、资源需求

硬件资源：
- 服务器集群（至少8节点，每节点64GB内存+2TB存储）。
- 云服务资源（用于弹性扩展与高并发访问）。
软件资源：
- Hadoop 3.x、Spark 3.x、Hive 3.x、Spark NLP库。
- Web开发框架（Django + React.js）。
- 可视化工具（ECharts、Apache Superset）。
数据资源：
- 合作民宿平台提供的脱敏用户行为数据与民宿基础信息。
- 公开数据集（如高德地图API、天气数据、旅游景点评分）。