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

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介绍资料

Hadoop+Hive+Spark机票价格预测与机票推荐系统研究

摘要：本文聚焦于机票价格预测与推荐领域，设计并实现了一个基于Hadoop、Hive和Spark的机票价格预测与机票推荐系统。系统利用Hadoop的分布式存储能力存储海量机票数据，借助Hive构建数据仓库实现高效数据管理，运用Spark的机器学习算法进行机票价格预测模型训练，并基于预测结果为用户提供个性化机票推荐。实验结果表明，该系统在价格预测准确性和推荐效果方面表现良好，有效提升了用户购票体验和平台竞争力。
关键词：Hadoop；Hive；Spark；机票价格预测；机票推荐系统

一、引言

随着航空业的快速发展和互联网技术的普及，在线机票预订平台积累了海量的机票数据，包括航班信息、价格变动、用户预订行为等。机票价格受多种因素影响，如航班时间、航空公司、季节、供需关系等，呈现出高度的动态性和不确定性。对于用户而言，准确预测机票价格并获取个性化推荐，能够帮助其做出更合理的购票决策，节省出行成本；对于机票预订平台而言，提供精准的价格预测和推荐服务，能够提升用户体验，增加用户粘性和平台竞争力。因此，构建一个基于大数据技术的机票价格预测与推荐系统具有重要的现实意义。

二、相关技术与研究现状

2.1 相关技术概述

• Hadoop：作为大数据处理的核心框架，Hadoop具有分布式存储（HDFS）和分布式计算（MapReduce）能力。HDFS能够存储海量数据，提供高容错性和可扩展性；MapReduce则能够对大规模数据进行并行处理，提高数据处理效率。在机票价格预测与推荐系统中，Hadoop可用于存储和管理海量的机票数据和用户行为数据。
• Hive：基于Hadoop的数据仓库工具，将结构化的数据文件映射为一张数据库表，并提供类SQL查询功能（HQL）。Hive能够将HQL语句转换为MapReduce任务在Hadoop集群上运行，方便用户进行数据查询和分析。在机票系统中，Hive可用于构建数据仓库，对机票数据进行清洗、转换和整合，为后续的价格预测和推荐提供数据支持。
• Spark：一种快速通用的集群计算系统，具有内存计算能力，能够显著提高数据处理速度。Spark提供了丰富的机器学习库（MLlib），包含多种分类、回归、聚类等算法，可用于机票价格预测模型的训练和优化。同时，Spark的实时计算能力（Spark Streaming）也可用于处理实时机票数据和用户请求。

2.2 研究现状

国内外在机票价格预测和推荐系统方面已有一定的研究。在机票价格预测方面，一些研究采用传统的时间序列分析方法，如ARIMA模型，对机票价格进行预测，但这些方法在处理非线性、非平稳的机票价格数据时存在局限性。随着机器学习技术的发展，越来越多的研究开始采用神经网络、支持向量机等算法进行机票价格预测，取得了较好的效果。在机票推荐系统方面，主要分为基于内容的推荐和协同过滤推荐。基于内容的推荐根据机票的属性和用户的偏好进行推荐；协同过滤推荐则通过分析用户的历史行为数据，找出相似用户或相似机票进行推荐。然而，现有系统在处理海量数据和实时性要求方面仍存在不足，需要进一步优化和改进。

三、系统架构设计

3.1 整体架构

本系统采用分层架构设计，包括数据采集层、数据存储层、数据处理层、模型训练层和推荐服务层。

3.2 各层设计

• 数据采集层：通过爬虫技术从各大机票预订网站和航空公司官网采集机票数据，包括航班号、出发地、目的地、出发时间、到达时间、航空公司、机票价格等信息。同时，采集用户行为数据，如用户搜索记录、浏览记录、预订记录等。采集到的数据以JSON或CSV格式存储，并发送至Kafka消息队列进行缓冲和分发。
• 数据存储层：利用HDFS分布式存储采集到的原始机票数据和用户行为数据，确保数据的安全性和可靠性。使用Hive构建数据仓库，对原始数据进行清洗、转换和整合，创建机票信息表、用户信息表、用户行为表等，为后续的数据处理和分析提供结构化的数据支持。
• 数据处理层：使用Spark Core对存储在Hive中的数据进行预处理，包括数据清洗（去除重复数据、缺失值处理等）、特征提取（提取影响机票价格的关键特征，如航班时间、航空公司、季节等）和特征工程（对特征进行归一化、标准化等处理）。处理后的数据存储回Hive或HDFS，供模型训练使用。
• 模型训练层：运用Spark MLlib中的机器学习算法，如线性回归、决策树、随机森林、梯度提升树等，构建机票价格预测模型。将预处理后的数据划分为训练集和测试集，使用训练集对模型进行训练，调整模型参数以优化模型性能。使用测试集对训练好的模型进行评估，选择性能最佳的模型作为最终的预测模型。
• 推荐服务层：基于机票价格预测结果和用户行为数据，为用户提供个性化机票推荐。采用混合推荐策略，结合基于内容的推荐和协同过滤推荐。基于内容的推荐根据机票的属性和用户的偏好进行推荐；协同过滤推荐通过分析用户的历史行为数据，找出相似用户或相似机票进行推荐。将两种推荐结果进行加权融合，生成最终的推荐列表，并通过Web界面或移动应用展示给用户。

四、关键技术实现

4.1 数据采集与存储

使用Scrapy框架编写爬虫程序，设置合理的爬取策略和反爬机制，从各大机票预订网站和航空公司官网采集机票数据。采集到的数据通过Kafka生产者发送至Kafka集群，Kafka消费者从集群中读取数据并存储至HDFS。示例代码如下：

python

1# Kafka生产者代码示例
2from kafka import KafkaProducer
3import json
4
5producer = KafkaProducer(bootstrap_servers=['localhost:9092'])
6data = {"flight_number": "CA1234", "origin": "Beijing", "destination": "Shanghai", "departure_time": "2024-10-01 08:00:00", "arrival_time": "2024-10-01 10:00:00", "airline": "Air China", "price": 1000}
7producer.send('flight_data', value=json.dumps(data).encode('utf-8'))
8producer.close()
9
10# Kafka消费者代码示例
11from kafka import KafkaConsumer
12import json
13from hdfs import InsecureClient
14
15consumer = KafkaConsumer('flight_data', bootstrap_servers=['localhost:9092'])
16client = InsecureClient('http://localhost:50070', user='hadoop')
17
18for message in consumer:
19    data = json.loads(message.value.decode('utf-8'))
20    with client.write('/flight_data/{}.json'.format(data['flight_number']), 'w') as writer:
21        writer.write(json.dumps(data))

4.2 数据预处理与特征工程

使用Spark Core对存储在Hive中的数据进行预处理和特征工程。示例代码如下：

scala

1import org.apache.spark.sql.SparkSession
2import org.apache.spark.ml.feature.{VectorAssembler, StandardScaler}
3
4val spark = SparkSession.builder().appName("FlightDataPreprocessing").getOrCreate()
5val flightData = spark.sql("SELECT * FROM flight_db.flight_info")
6
7// 数据清洗
8val cleanedData = flightData.na.fill(0) // 填充缺失值
9
10// 特征提取
11val assembler = new VectorAssembler()
12  .setInputCols(Array("departure_hour", "airline_encoded", "season")) // 假设已对航空公司进行编码
13  .setOutputCol("features")
14val assembledData = assembler.transform(cleanedData)
15
16// 特征标准化
17val scaler = new StandardScaler()
18  .setInputCol("features")
19  .setOutputCol("scaled_features")
20  .setWithStd(true)
21  .setWithMean(true)
22val scaledData = scaler.fit(assembledData).transform(assembledData)
23
24scaledData.select("flight_number", "scaled_features", "price").write.saveAsTable("flight_db.preprocessed_flight_data")

4.3 机票价格预测模型训练

使用Spark MLlib中的随机森林算法训练机票价格预测模型。示例代码如下：

scala

1import org.apache.spark.ml.regression.RandomForestRegressor
2import org.apache.spark.ml.evaluation.RegressionEvaluator
3
4val trainingData = spark.sql("SELECT * FROM flight_db.preprocessed_flight_data WHERE dt < '2024-09-01'")
5val testData = spark.sql("SELECT * FROM flight_db.preprocessed_flight_data WHERE dt >= '2024-09-01'")
6
7val rf = new RandomForestRegressor()
8  .setLabelCol("price")
9  .setFeaturesCol("scaled_features")
10  .setNumTrees(100)
11  .setMaxDepth(10)
12
13val model = rf.fit(trainingData)
14val predictions = model.transform(testData)
15
16val evaluator = new RegressionEvaluator()
17  .setLabelCol("price")
18  .setPredictionCol("prediction")
19  .setMetricName("rmse")
20
21val rmse = evaluator.evaluate(predictions)
22println(s"Root Mean Squared Error (RMSE) = $rmse")

4.4 机票推荐服务实现

基于机票价格预测结果和用户行为数据，实现个性化机票推荐服务。示例代码如下（基于内容的推荐部分）：

scala

1import org.apache.spark.sql.functions._
2
3// 假设已获取用户偏好（如偏好出发时间、航空公司等）
4val userPreferences = Map("departure_hour" -> 8, "airline" -> "Air China")
5
6val recommendedFlights = spark.sql("SELECT * FROM flight_db.preprocessed_flight_data")
7  .filter(col("departure_hour") === userPreferences("departure_hour"))
8  .filter(col("airline") === userPreferences("airline"))
9  .orderBy(col("price").asc)
10  .limit(10)
11
12recommendedFlights.show()

五、系统测试与评估

5.1 测试环境

搭建Hadoop集群（包含HDFS和YARN）、Hive数据仓库和Spark集群，配置相应的硬件资源和软件环境。使用模拟数据和真实数据进行测试，模拟不同航班、不同时间的机票价格变动和用户行为数据。

5.2 评估指标

• 机票价格预测评估：采用均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）等指标评估机票价格预测模型的准确性。RMSE和MAE值越小，说明预测结果越接近真实价格。
• 机票推荐评估：采用准确率、召回率、F1值等指标评估机票推荐的效果。准确率衡量推荐结果中用户感兴趣的机票占比；召回率衡量用户感兴趣的机票被推荐出来的比例；F1值是准确率和召回率的调和平均数，综合评估推荐效果。

5.3 测试结果

实验结果表明，本系统的机票价格预测模型具有较高的准确性，RMSE和MAE值均处于较低水平。机票推荐系统在准确率、召回率和F1值方面表现良好，能够有效为用户提供个性化机票推荐，提升用户购票体验和平台竞争力。

六、结论与展望

6.1 结论

本文设计并实现了一个基于Hadoop、Hive和Spark的机票价格预测与机票推荐系统。系统利用Hadoop的分布式存储和计算能力，Hive的数据仓库功能以及Spark的机器学习算法，实现了机票数据的采集、存储、处理、价格预测和个性化推荐。实验结果表明，该系统在价格预测准确性和推荐效果方面表现良好，具有一定的实用价值。

6.2 展望

未来研究可进一步优化机票价格预测模型，引入更多的影响因素和更复杂的算法，提高预测的准确性和稳定性。同时，加强用户反馈机制的研究，根据用户的反馈不断调整和优化推荐策略，提高推荐的用户满意度。此外，还可探索系统在其他交通领域的应用，如火车票、汽车票等，拓展系统的应用范围。

运行截图

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