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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
  • 2025-11-17
  • 程序源码
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  • 交易规则
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系统概述:构建高效智能的酒店推荐平台


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,利用分布式计算能力实现高效处理,并结合机器学习算法提供精准个性化推荐服务。



数据采集与存储机制


系统通过Selenium爬虫技术从主流旅游平台抓取实时酒店信息与用户行为数据,确保数据来源广泛且更新及时。
所有原始数据统一导入HDFS(Hadoop分布式文件系统)进行高可靠存储,保障海量数据的可扩展性与容错能力。



数据仓库与结构化管理


采用Hive作为核心数据仓库工具,对采集到的非结构化和半结构化数据进行建模与结构化处理,支持标准SQL查询操作,便于后续的数据聚合、统计分析以及多维度报表生成,提升数据使用效率。



数据清洗与质量保障


借助Spark强大的内存计算能力,对原始数据执行高效清洗流程,包括去重、异常值识别、缺失值填充等操作,全面提升数据完整性与准确性。
针对用户评价等文本数据,实施关键词提取、停用词过滤等自然语言处理步骤,挖掘潜在情感倾向与关键特征。



个性化推荐算法实现


系统集成基于用户的协同过滤(UserCF)算法,通过分析用户历史浏览与交互行为,计算用户相似度矩阵,进而生成个性化的酒店推荐列表,显著提升用户体验与转化率。



前后端架构与可视化展示


前端采用HTML、CSS、JavaScript配合ECharts可视化库,打造动态交互式大屏仪表盘;后端基于Django框架实现业务逻辑控制与接口服务,数据库层面融合MySQL与Hive,分别支撑事务处理与大数据分析需求。



功能亮点与部署说明


系统包含完整的后台管理系统与可视化分析大屏,支持用户行为分析、酒店热度趋势、评分分布等多维度图表展示。
源码直售,提供完整文档,部署服务另计费用,适用于科研、教学或商业应用拓展场景。

  • 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。



  • 认证类型:
  • 企业
  • 商家认证:
  • 工作时间
  • 周一至周日:08:00 - 24:00
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