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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
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项目概述:构建智能化酒店数据推荐平台

本系统是一套完整的酒店数据分析与智能推荐解决方案,采用Spark与Hive为核心技术栈,专为处理海量用户行为与酒店信息而设计。
系统以北京地区酒店数据为基础,融合用户预订记录、评论内容及浏览行为等多源数据,实现精准的个性化推荐服务,并为酒店运营提供科学决策依据。



系统核心功能与架构设计

系统通过分布式爬虫(基于Selenium)从主流平台采集酒店相关信息,并将原始数据统一存储于HDFS——Hadoop分布式文件系统中,确保高可靠性和可扩展性。
利用Hive构建企业级数据仓库,对结构化与半结构化数据进行分类管理,支持高效SQL查询与多维度统计分析。



数据清洗与预处理流程

借助Apache Spark强大的内存计算能力,系统对采集到的数据进行深度清洗,包括去重、缺失值填充、异常值识别与剔除等操作,全面提升数据质量。
针对用户评价等文本类信息,实施自然语言处理技术,完成分词、停用词过滤与情感关键词提取,挖掘用户真实反馈。



个性化推荐算法实现

系统集成基于用户的协同过滤算法(UserCF),通过分析用户历史行为相似度,计算偏好模式,生成个性化的酒店推荐列表。
该算法能有效提升推荐准确率,增强用户体验,提高转化效率。



前后端技术栈与可视化展示

前端采用HTML、CSS、JavaScript结合ECharts可视化库,打造动态交互式大屏仪表盘,直观呈现用户画像、热门酒店排行、评分趋势等关键指标。
后端使用Django框架实现业务逻辑控制与API接口服务,数据库层面结合MySQL与Hive,兼顾实时查询与离线分析需求。



部署说明与附加服务

本项目提供全套直拍源码,包含完整注释与模块划分,便于二次开发与学习研究。
支持定制化部署服务(费用另计),确保系统在实际环境中稳定运行。
同时提供可扩展的爬虫组件,方便接入更多数据源。



应用场景与价值体现

该系统适用于在线旅游平台、酒店集团管理系统以及大数据教学实践项目,不仅能优化用户体验,还能辅助管理层进行定价策略、服务改进和市场定位等数据驱动型决策,具有广泛的应用前景和商业潜力。

  • 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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  • 企业
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