商品详情
本项目是一款基于Apache Spark与Hive大数据技术架构开发的酒店数据分析与智能推荐系统。
系统以北京地区酒店为研究对象，整合海量用户预订记录、评论信息及酒店属性数据，利用分布式计算能力实现高效处理与深度挖掘，旨在为用户提供精准个性化推荐，同时助力酒店管理者进行科学决策。
系统通过Selenium爬虫技术从主流旅游平台抓取多源异构数据，并统一归集至HDFS（Hadoop分布式文件系统）中进行集中管理。
所有结构化与半结构化数据在Hive数据仓库中完成建模与分层存储，支持标准SQL语法进行灵活查询、聚合统计与多维分析，保障了数据的可管理性与可扩展性。
借助Spark强大的内存计算能力，系统对原始数据执行高效的清洗操作，包括去除重复项、填补缺失值、识别并剔除异常数据等，全面提升数据质量。
针对用户评论等文本内容，采用自然语言处理技术进行去噪、分词与关键信息提取，为后续情感分析与特征建模奠定基础。
系统核心推荐模块采用基于用户的协同过滤算法（UserCF），通过分析用户历史浏览行为与偏好相似度，计算用户间的相似性矩阵，进而生成个性化的酒店推荐列表，显著提升推荐准确率与用户体验满意度。
前端采用HTML、CSS、JavaScript结合ECharts可视化库，构建动态交互式大屏仪表盘，直观呈现用户行为趋势、酒店热度分布及推荐效果评估。
后端服务由Django框架驱动，MySQL负责业务元数据管理，Hive支撑大规模数据分析任务，整体架构稳定高效。
系统具备完整的后台管理界面、数据可视化大屏、自动化爬虫模块及可扩展的推荐引擎。
源码直售，支持定制化部署（部署费用另计），适用于科研教学、企业级应用或创业项目快速落地，是大数据与推荐系统实践的理想选择。
发货方式
自动：在特色服务中标有自动发货的商品，拍下后，源码类 软件类 商品会在订单详情页显示来自卖家的商品下载链接，点卡类 商品会在订单详情直接显示卡号密码。
手动：未标有自动发货的的商品，付款后，商品卖家会收到平台的手机短信、邮件提醒，卖家会尽快为您发货，如卖家长时间未发货，买家也可通过订单上的QQ或电话主动联系卖家。
退款说明
1、源码类：商品详情(含标题)与实际源码不一致的（例：描述PHP实际为ASP、描述的功能实际缺少、功能不能正常使用等）！有演示站时，与实际源码不一致的（但描述中有"不保证完全一样、可能有少许偏差"类似显著公告的除外）；
2、营销推广类：未达到卖家描述标准的；
3、点卡软件类：所售点卡软件无法使用的；
3、发货：手动发货商品，在卖家未发货前就申请了退款的；
4、服务：卖家不提供承诺的售后服务的；（双方提前有商定和描述中有显著声明的除外）
5、其他：如商品或服务有质量方面的硬性常规问题的。未符合详情及卖家承诺的。
注：符合上述任一情况的，均支持退款，但卖家予以积极解决问题则除外。交易中的商品，卖家无法修改描述！
注意事项
1、在付款前，双方在QQ上所商定的内容，也是纠纷评判依据（商定与商品描述冲突时，以商定为准）；
2、源码商品，同时有网站演示与商品详情图片演示，且网站演示与商品详情图片演示不一致的，默认按商品详情图片演示作为纠纷评判依据（卖家有特别声明或有额外商定的除外）；
3、点卡软件商品，默认按商品详情作为纠纷评判依据（特别声明或有商定除外）；
4、营销推广商品，默认按商品详情作为纠纷评判依据（特别声明或有商定除外）；
5、在有"正当退款原因和依据"的前提下，写有"一旦售出，概不支持退款"等类似的声明，视为无效声明；
6、虽然交易产生纠纷的几率很小，卖家也肯定会给买家最完善的服务！但请买卖双方尽量保留如聊天记录这样的重要信息，以防产生纠纷时便于送码网快速介入处理。
亿万码声明
1、作为第三方中介平台，依据双方交易合同（商品描述、交易前商定的内容）来保障交易的安全及买卖双方的权益；
2、平台上所有的资源都是亲测无误的，在平台下单安全有保障，有任何问题，可以随时联系在线客服。
