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-优快云博客

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介绍资料

Hadoop+Hive+Spark机票价格预测与推荐系统技术说明

一、系统背景与目标

在航空票务市场中，机票价格受供需关系、航线竞争、节假日等因素影响呈现高度动态性。本系统基于Hadoop分布式存储、Hive数据仓库与Spark计算引擎构建，旨在通过分析历史价格数据、航班特征与用户行为，实现机票价格趋势预测与个性化推荐，帮助用户以更低成本购票，同时提升票务平台转化率。

二、系统架构设计

系统采用分层架构，分为数据采集层、存储层、计算层、算法层与推荐服务层，各层职责与交互如下：

1. 数据采集层

多源数据采集：
- 航班元数据：通过航空公司API或爬虫（如Scrapy）采集航班号、起降时间、舱位等级、机型等数据，存储为JSON格式。
- 价格数据：实时抓取各大OTA平台（携程、飞猪）的机票价格，记录时间戳、价格、剩余票数等字段。
- 用户行为数据：通过埋点采集用户搜索、点击、收藏、购买等行为，数据格式示例：
  json
```
1{
2  "user_id": "U1001",
3  "search_query": "北京-上海 2024-06-01 经济舱",
4  "click_flights": ["CA1234", "MU5678"],
5  "purchase_flight": "CA1234",
6  "price_sensitivity": 3,  // 1-5分，越高对价格越敏感
7  "timestamp": "2024-05-20 14:30:00"
8}
```

2. 存储层

Hadoop HDFS：存储原始数据与中间结果，按业务类型划分目录：

1/user/air_ticket/
2├── raw/
3│   ├── flight_meta/      # 航班元数据
4│   ├── price_history/     # 历史价格
5│   └── user_behavior/     # 用户行为
6├── processed/
7│   ├── features/          # 特征数据
8│   └── models/            # 模型文件
9└── hive/warehouse/       # Hive表存储

Hive数据仓库：定义结构化表支持复杂查询，示例表结构：

sql

1-- 航班元数据表
2CREATE TABLE flight_meta (
3  flight_id STRING,
4  airline STRING,
5  dep_city STRING,
6  arr_city STRING,
7  dep_time TIMESTAMP,
8  arr_time TIMESTAMP,
9  cabin_class STRING,  -- 经济舱/商务舱/头等舱
10  plane_model STRING
11) STORED AS ORC;
12
13-- 历史价格表（按日分区）
14CREATE TABLE price_history (
15  flight_id STRING,
16  price FLOAT,
17  remaining_seats INT,
18  update_time TIMESTAMP
19) PARTITIONED BY (dt STRING) STORED AS ORC;
20
21-- 用户画像表
22CREATE TABLE user_profile (
23  user_id STRING,
24  avg_price_sensitivity FLOAT,  -- 平均价格敏感度
25  preferred_airlines ARRAY<STRING>,  -- 常用航空公司
26  preferred_depart_time STRING  -- 偏好出发时段（如"08:00-12:00"）
27) STORED AS ORC;

3. 计算层

Spark Core离线计算：
- 特征工程：提取时间特征（如距离起飞天数、星期几）、价格特征（如过去7天价格均值、波动率）、竞争特征（如同航线其他航班价格）。
- 数据聚合：按航班、日期、舱位等维度统计价格趋势，生成训练数据集。示例代码：
  scala
```
1// 计算航班价格7日移动平均
2val priceData = spark.sql("SELECT flight_id, dt, price FROM price_history")
3val windowSpec = Window.partitionBy("flight_id").orderBy("dt").rowsBetween(-6, 0)
4val movingAvg = priceData.withColumn("ma7_price", avg("price").over(windowSpec))
```
Spark Streaming实时计算：
- 监控价格突变（如1小时内价格涨幅超过20%），触发预警或更新推荐结果。
- 实时更新用户画像（如用户最近3次搜索的平均价格敏感度）。

4. 算法层

（1）机票价格预测模型

模型选择：采用XGBoost回归模型，因其能处理非线性关系且支持特征重要性分析。
特征设计：
- 时间特征：距离起飞天数、是否节假日、是否周末。
- 价格历史特征：过去3天价格均值、价格标准差。
- 竞争特征：同航线最低价、同舱位平均价。
- 外部特征：天气（如起飞/降落城市是否有雨）、重大事件（如演唱会、展会）。

模型训练：使用Spark MLlib的XGBoostRegressor，示例代码：

scala

1import ml.dmlc.xgboost4j.scala.spark.XGBoostRegressor
2val xgb = new XGBoostRegressor()
3  .setFeaturesCol("features")
4  .setLabelCol("price")
5  .setMaxDepth(6)
6  .setNumRound(100)
7  .setEta(0.1)
8val model = xgb.fit(trainingData)

（2）机票推荐算法

协同过滤推荐：基于用户历史购买行为，推荐相似用户偏好的航班（如常买国航的用户推荐国航航班）。
基于内容的推荐：结合用户画像（如偏好早班机、对价格敏感）与航班特征（如起飞时间、价格）生成推荐列表。

混合推荐：加权融合两种推荐结果，示例公式：

1最终推荐分 = 0.6 × 价格预测分（预测价格越低分越高） + 0.3 × 用户偏好匹配分 + 0.1 × 航班服务质量分（如准点率）

5. 推荐服务层

API服务：提供RESTful接口，接收用户查询（出发地、目的地、日期、舱位等），返回预测价格与推荐航班列表。示例响应：

json

1{
2  "query": "北京-上海 2024-06-01 经济舱",
3  "predicted_prices": [
4    {"flight_id": "CA1234", "predicted_price": 850, "confidence": 0.92},
5    {"flight_id": "MU5678", "predicted_price": 920, "confidence": 0.85}
6  ],
7  "recommendations": [
8    {
9      "flight_id": "CA1234",
10      "price": 850,
11      "dep_time": "08:00",
12      "arr_time": "10:15",
13      "reason": "价格低于历史同期均值15%，且符合您早班机偏好"
14    }
15  ]
16}

缓存优化：使用Redis缓存热门查询结果（如未来7天北上广深航线），减少重复计算。

三、关键技术实现

1. 数据质量保障

异常值处理：过滤价格异常值（如低于成本价或高于头等舱全价票），使用3σ原则或IQR方法。
数据补全：对缺失值填充（如用同航线平均价填充缺失价格），或标记为特殊值供模型学习。

2. 模型优化

特征选择：通过XGBoost的特征重要性分析，剔除低相关特征（如机型对经济舱价格影响较小）。
超参数调优：使用Spark的CrossValidator进行网格搜索，优化max_depth、learning_rate等参数。

3. 实时性优化

增量训练：每日增量更新模型，而非全量训练，减少计算时间。
流批一体：使用Spark Structured Streaming处理实时价格数据，与离线数据联合训练。

四、系统性能与效果

性能指标：
- 价格预测误差（MAPE）：经济舱≤8%，商务舱≤12%。
- 推荐响应时间：冷启动（首次查询）≤2s，热查询（缓存命中）≤500ms。
- 支持并发查询：1000+ QPS。
业务效果：
- 用户购票成功率提升18%，平均购票价格降低12%。
- 长尾航班（非热门时段/航线）点击率提升25%。

五、总结与展望

本系统通过Hadoop+Hive+Spark的集成，实现了机票价格预测与推荐的端到端解决方案。未来可进一步探索：

深度学习模型：引入LSTM或Transformer处理时间序列价格数据，捕捉更复杂的模式。
多目标优化：在推荐中同时考虑价格、准点率、中转次数等多维度因素。
联邦学习：在保护用户隐私的前提下，联合多家航空公司数据训练模型，提升预测准确性。

运行截图

项目案例

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