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 00:16:32 发布 · 169 阅读

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

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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》的任务书模板，涵盖项目背景、目标、技术架构、功能模块及实施计划等内容：

任务书：基于Hadoop+Hive+Spark的机票价格预测与推荐系统

一、项目背景

随着航空业数据量的快速增长，机票价格受供需关系、季节性、突发事件等因素影响呈现高度动态性。用户对精准价格预测和个性化机票推荐的需求日益迫切。传统系统存在数据处理效率低、预测模型滞后、推荐策略单一等问题。本项目旨在构建一个基于大数据生态的机票价格预测系统与智能推荐系统，通过整合历史票价、航班信息、用户行为等数据，实现高精度预测与个性化推荐。

二、项目目标

1. 价格预测系统目标

实现未来7-30天机票价格的动态预测，误差率≤10%。
支持多维度影响因素分析（如节假日、航线竞争、燃油价格）。
提供预测结果可视化，辅助用户决策。

2. 机票推荐系统目标

基于用户历史行为、偏好及价格预测结果，生成个性化推荐列表。
支持多目标推荐（价格敏感型、时间优先型、舒适度优先型）。
推荐响应时间≤500ms，覆盖主流航线。

3. 技术目标

利用Hadoop生态（HDFS、Hive）存储与处理海量历史数据。
通过Spark实现高效特征工程与机器学习模型训练。
构建可扩展的批流一体数据处理管道。

三、技术架构

1. 系统架构图

1[数据源] → [Hadoop HDFS] → [Hive数据仓库]  
2                ↓  
3          [Spark批处理] → [特征工程] → [模型训练（XGBoost/LSTM）]  
4                ↓  
5          [Spark Streaming] → [实时价格监控] → [推荐引擎]  
6                ↓  
7          [可视化平台/API接口] ← [用户画像服务]

2. 组件说明

Hadoop：
- HDFS：存储原始数据（历史票价、航班时刻表、用户行为日志）。
- Hive：构建数据仓库，支持SQL查询与ETL。
Spark生态：
- Spark SQL：离线数据清洗与特征提取（如时间特征、航线特征）。
- Spark MLlib：实现价格预测模型（XGBoost、LSTM时序模型）。
- Spark Streaming：实时处理价格变动事件（如竞品航班调价）。
辅助工具：
- Elasticsearch：支持航班信息的快速检索。
- Redis：缓存热门航线预测结果与用户推荐列表。

四、功能模块

1. 机票价格预测系统

数据采集与预处理
- 数据源：航空公司API、爬虫采集的竞品数据、历史订单数据。
- 清洗规则：去重、缺失值填充、异常值处理（如负价格）。
特征工程
- 静态特征：航线距离、航空公司、舱位等级。
- 动态特征：节假日标志、剩余座位数、近期价格波动率。
- 时序特征：过去7天价格趋势、周周期性。
模型训练与预测
- 离线模型：XGBoost回归模型（基于历史数据训练）。
- 实时模型：LSTM时序模型（捕捉价格短期波动）。
- 模型融合：加权平均或Stacking策略提升预测精度。

2. 机票推荐系统

用户画像构建
- 行为数据：历史搜索记录、点击行为、购买记录。
- 偏好标签：价格敏感度、时间灵活性、舱位偏好。
推荐策略
- 基于内容的推荐：匹配用户偏好航线与舱位。
- 基于价格的推荐：结合预测结果推荐“低价预警”航班。
- 混合推荐：多目标优化（如“最便宜且时间合适”）。
冷启动处理
- 新用户：基于人口统计信息（如常驻地）推荐热门航线。
- 新航线：基于相似航线（如同一出发/到达城市）迁移学习。

五、实施计划

阶段1：需求分析与环境搭建（2周）

确定数据源（如携程、飞猪开放API或模拟数据）。
搭建Hadoop集群（3节点）与Spark开发环境。

阶段2：数据采集与预处理（3周）

实现数据采集脚本（Python爬虫+API对接）。
使用Hive构建数据仓库，设计分层表结构（ODS→DWD→DWS）。

阶段3：模型开发与训练（4周）

离线模型：
- 基于Spark SQL提取特征，训练XGBoost模型。
- 评估指标：MAE（平均绝对误差）、R²（决定系数）。
实时模型：
- 使用Spark Streaming处理实时价格数据，训练LSTM模型。

阶段4：系统集成与测试（2周）

集成预测引擎与推荐服务，开发RESTful API。
压力测试（模拟1000QPS请求）。

阶段5：部署与优化（1周）

部署至生产环境（Docker容器化+Kubernetes编排）。
A/B测试优化推荐策略（如点击率、转化率）。

六、交付成果

完整可运行的预测与推荐系统代码（Python/Scala）。
技术文档（架构设计、接口规范、部署指南）。
测试报告（模型评估指标、系统性能数据）。
可视化Demo（如价格预测趋势图、推荐结果页面）。

七、团队分工

数据工程师：负责数据采集管道与Hive数据仓库设计。
算法工程师：开发预测模型与推荐策略。
后端开发：实现API接口与用户画像服务。
测试工程师：设计测试用例与性能调优。

备注：可根据实际需求扩展功能（如加入天气数据、社交媒体情绪分析），或替换技术栈（如用Flink替代Spark Streaming）。

希望这份任务书能为您提供参考！如需进一步细化某部分内容（如模型参数调优或推荐算法细节），可随时补充说明。

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！

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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。

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