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基于Spark与Hive的酒店数据智能分析及推荐系统源码
  • 2025-11-14
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系统概述:构建智能化酒店推荐平台

本项目是一款基于Apache Spark与Hive大数据技术栈开发的酒店数据分析与智能推荐系统源码。
系统以北京地区酒店为研究对象,整合用户预订记录、评论内容及酒店属性等多源数据,通过高效的数据处理流程实现精准推荐与运营洞察。
所有原始数据经由爬虫采集后存储于HDFS分布式文件系统中,形成统一的数据底层支撑。



数据采集与存储架构

系统采用Selenium技术实现动态网页数据抓取,确保酒店信息与用户评价的实时获取。
采集到的数据自动导入Hadoop分布式文件系统(HDFS),保障海量数据的高可用性与扩展性。
在此基础上,利用Hive构建结构化数据仓库,支持标准SQL语法进行复杂查询、聚合统计与维度分析,提升数据管理效率。



数据清洗与预处理流程

借助Spark强大的内存计算能力,系统对原始数据执行高效清洗操作,包括去除重复项、修正异常值以及填补缺失字段,全面提升数据质量。
针对用户评论等非结构化文本数据,实施专项文本清洗策略,过滤噪声信息并提取关键语义特征,为后续情感分析和推荐模型训练奠定基础。



个性化推荐算法设计

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和评分偏好,挖掘相似用户群体的兴趣模式,进而生成个性化的酒店推荐列表。
该算法具备良好的可扩展性,适用于大规模用户场景下的实时推荐服务。



前后端技术架构与可视化展示

前端界面使用HTML、CSS、JavaScript结合ECharts图表库,打造直观的数据可视化大屏,涵盖用户行为趋势、酒店热度分布及推荐效果分析等多维度报表。
后端采用Django框架实现业务逻辑控制与API接口服务,数据库层面融合MySQL与Hive,分别承担关系型数据管理与大数据分析任务。



系统功能亮点与应用场景

本系统不仅提供完整的直拍源码,还支持可视化后台管理功能,便于数据监控与系统维护。
适用于高校科研、企业级OTA平台优化、酒店集团数字化转型等多种场景。
部署服务可选,帮助用户快速上线运行,实现数据驱动的智能决策支持。

  • 商品评价
  • 交易规则


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  • 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:未达到卖家描述标准的;

    3、点卡软件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。



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