计算机毕业设计Hadoop+Hive+Spark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

原创于 2025-12-05 00:16:40 发布 · 275 阅读

9 ·

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

#hadoop #大数据 #课程设计 #django #spark #hive #毕业设计

大数据毕业设计专栏收录该内容

6021 篇文章

订阅专栏

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。

主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

🍅文末获取源码联系🍅

🍅文末获取源码联系🍅

🍅文末获取源码联系🍅

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及LW文档编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

信息安全/网络安全大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

以下是一份关于《Hadoop+Hive+Spark机票价格预测与机票推荐系统》的开题报告框架及内容示例，供参考：

开题报告

题目：基于Hadoop+Hive+Spark的机票价格预测与机票推荐系统设计与实现

一、研究背景与意义

研究背景
- 航空业数据爆炸：随着在线旅游平台（如携程、Expedia）的普及，机票价格受供需关系、季节性、突发事件（如天气、政策）等多因素影响，呈现高波动性。
- 用户决策痛点：旅客需频繁比价、监控价格变动，传统方法（如手动搜索）效率低下，亟需智能化工具辅助决策。
- 技术发展驱动：Hadoop（分布式存储）、Hive（数据仓库）、Spark（内存计算）的组合为大规模机票数据的高效处理与分析提供了技术基础。
研究意义
- 理论意义：探索多源异构数据融合在价格预测中的应用，丰富时间序列预测与推荐系统理论。
- 实践意义：帮助用户低成本购票，提升航空公司收益管理能力；为OTA平台提供数据驱动的运营优化工具。

二、国内外研究现状

机票价格预测研究现状
- 传统方法：基于时间序列分析（如ARIMA、SARIMA）的预测模型，但未充分捕捉非线性特征（如节假日、竞品价格）。
- 机器学习应用：部分研究采用随机森林（RF）、支持向量机（SVM）提升预测精度，但模型可解释性较弱。
- 深度学习探索：LSTM、GRU等神经网络在短期价格预测中表现优异，但对长期趋势的适应性不足。
机票推荐系统研究现状
- 基于规则的推荐：根据用户历史搜索记录推荐相似航线，缺乏个性化与实时性。
- 协同过滤应用：通过用户-航线评分矩阵生成推荐，但面临数据稀疏性与冷启动问题。
- 多目标优化推荐：少数研究尝试平衡价格、时间、航空公司偏好等多维度需求，但计算复杂度高。
现有不足
- 数据孤岛：价格预测与推荐系统独立开发，未充分利用用户行为、市场动态等跨领域数据。
- 实时性缺失：现有系统多依赖离线批处理，无法及时响应价格波动与用户需求变化。
- 可扩展性差：单机架构难以处理海量机票数据（如全球航线、历史价格序列）。

三、研究内容与技术路线

研究内容
- 系统架构设计：
  - 数据采集层：爬取航空公司官网、OTA平台的机票价格、航班信息、用户搜索日志等数据。
  - 数据存储层：
    - Hadoop HDFS存储原始数据（如历史价格、用户行为日志）。
    - Hive构建数据仓库，支持SQL查询与多维分析（如按航线、日期聚合价格）。
  - 计算分析层：
    - 价格预测模块：基于Spark MLlib构建混合预测模型（LSTM+XGBoost），融合时间序列特征与外部因素（如节假日、油价）。
    - 推荐引擎模块：结合用户画像（偏好航线、价格敏感度）与实时价格预测结果，采用Spark GraphX实现基于图的协同过滤推荐。
  - 应用服务层：提供RESTful API供前端调用，支持价格预警、个性化推荐等功能。
技术路线
- 数据流设计：
```
1多源数据 → Flume → Hadoop HDFS（原始存储）  
2                ↓  
3          Hive（清洗与聚合） → Spark（特征工程与模型训练）  
4                ↓  
5          预测结果 → Redis（实时缓存） → 推荐服务
```
- 算法选型：
  - 价格预测：LSTM处理时间序列依赖，XGBoost捕捉非线性特征，通过Stacking集成提升鲁棒性。
  - 用户画像：K-Means聚类分析用户价格敏感度，TF-IDF提取用户搜索关键词偏好。
  - 推荐策略：融合基于内容的推荐（航线特征匹配）与协同过滤（用户相似度计算）。

四、创新点与预期成果

创新点
- 多源数据融合：整合机票价格、用户行为、外部事件（如天气、政策）数据，提升预测全面性。
- 实时与离线协同：通过Spark Streaming处理实时价格变动，动态调整推荐列表。
- 混合推荐机制：结合价格预测结果与用户画像，实现“低价优先”与“个性化偏好”的平衡。
预期成果
- 完成系统原型开发，实现机票价格的72小时预测（平均误差率≤8%）。
- 推荐点击率较基准模型提升20%以上（通过A/B测试验证）。
- 发表核心期刊论文1篇，申请软件著作权1项。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间节点	任务内容
文献调研	第1-2周	梳理价格预测、推荐系统相关技术
数据采集	第3-4周	搭建爬虫框架，获取机票数据与用户行为日志
系统设计	第5-6周	完成架构设计与技术选型，定义数据模型
模型开发	第7-10周	实现价格预测算法与推荐引擎，优化参数
系统测试	第11-12周	性能调优（如Spark任务并行度）、离线/实时实验验证
论文撰写	第13-14周	总结成果并撰写论文

六、参考文献

Zhang, Y., et al. (2020). Airfare Price Prediction Using Deep Learning. IEEE Transactions on Intelligent Transportation Systems.
Wang, H., et al. (2021). A Hybrid Recommender System for Flight Tickets Based on User Preferences and Price Trends. ACM SIGKDD.
董西成. (2014). Hadoop技术内幕：深入解析MapReduce架构设计与实现原理. 机械工业出版社.
Apache Spark官方文档. (2023). [链接]

备注：实际研究需考虑数据隐私合规性（如用户行为数据的脱敏处理），并针对具体航线（如国内/国际）调整模型特征工程。建议结合航空公司收益管理策略进一步优化推荐逻辑。

希望以上内容对您的开题报告撰写有所帮助！

运行截图

项目案例

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！

为什么选择我

博主是优快云毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是优快云特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌