计算机毕业设计hadoop+spark+hive民宿推荐系统 酒店推荐系统 民宿价格预测 酒店价格 预测 机器学习 深度学习 Python爬虫 HDFS集群
温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!
温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!
温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!
作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验,被多个学校常年聘为校外企业导师,指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导,有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作
主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等
业务范围:免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。
收藏点赞不迷路 关注作者有好处
文末获取源码
感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助更多的人
介绍资料
《Hadoop+Spark+Hive民宿推荐系统》开题报告
一、研究背景与意义
随着互联网旅游业的蓬勃发展和大数据技术的广泛应用,民宿行业迎来了前所未有的发展机遇。然而,面对海量的民宿信息和多样化的用户需求,如何高效、精准地为用户推荐符合其个性化需求的民宿,成为当前民宿平台面临的一大挑战。传统的推荐系统大多基于简单的规则或统计方法,难以处理大规模数据和复杂的用户行为模式。因此,本研究旨在开发一款基于Hadoop、Spark和Hive的民宿推荐系统,利用大数据技术对民宿数据进行深度挖掘和分析,为用户提供个性化的民宿推荐服务,从而提升用户体验,促进民宿行业的健康发展。
二、研究目标
本研究的主要目标是开发一款基于Hadoop、Spark和Hive的高效、智能民宿推荐系统。该系统将整合民宿信息、用户行为数据以及外部数据资源,运用先进的推荐算法,为用户提供个性化的民宿推荐服务,同时提升民宿平台的运营效率和用户满意度。
三、研究内容
-
民宿数据采集与整合:收集并整合各大民宿平台上的民宿信息,包括位置、价格、评分、图片、评论等,以及用户的浏览、预订、评价等行为数据。
-
用户画像构建:基于用户行为数据,运用数据挖掘和机器学习技术,构建用户画像,包括用户偏好、消费习惯、出行计划等。
-
推荐算法研究与实现:研究并应用先进的推荐算法,如协同过滤、深度学习等,结合民宿信息和用户画像,生成个性化的民宿推荐列表。
-
系统架构设计与实现:设计并实现基于Hadoop、Spark和Hive的分布式数据处理系统,以及前后端交互界面,确保系统的稳定性和易用性。
-
系统测试与优化:对系统进行全面的测试,包括功能测试、性能测试、安全测试等,并根据测试结果进行系统优化。
四、研究方法与技术路线
-
数据采集:利用Python爬虫技术从各大民宿平台抓取民宿信息和用户行为数据,同时考虑数据合规性和隐私保护。
-
数据预处理:对采集到的数据进行清洗、去重、格式化等预处理操作,为后续分析提供高质量的数据基础。
-
数据存储与管理:利用Hadoop的HDFS进行数据存储,Hive进行数据仓库管理,便于后续的数据分析和挖掘。
-
数据处理与分析:使用Spark进行大规模数据处理和分析,提取用户特征和民宿信息,为推荐算法提供数据支持。
-
推荐算法实现:研究并比较多种推荐算法,选择最适合民宿推荐的算法或算法组合,并结合用户画像和民宿信息生成推荐列表。
-
系统开发与集成:使用Java或Python等编程语言开发系统后端,前端采用React或Vue等框架实现用户交互界面,完成前后端集成和测试。
-
系统部署与运维:将系统部署到云平台上,进行资源管理和监控,确保系统的稳定运行和可扩展性。
五、预期成果
-
开发一款基于Hadoop、Spark和Hive的民宿推荐系统:该系统能够高效处理大规模民宿数据,为用户提供个性化的民宿推荐服务。
-
提出一种结合用户画像和民宿信息的推荐算法:该算法能够准确捕捉用户偏好,提高推荐准确度和用户满意度。
-
发表相关学术论文或技术报告:将研究成果整理成学术论文或技术报告,分享给学术界和业界同行。
六、研究计划与进度安排
-
第一阶段(1-2个月):进行文献综述和需求分析,明确研究目标和内容;确定技术选型和数据采集方案;搭建Hadoop、Spark和Hive环境。
-
第二阶段(3-4个月):实现民宿数据的采集、预处理和存储;构建用户画像和民宿信息库;研究并应用推荐算法。
-
第三阶段(5-6个月):设计并实现民宿推荐系统的功能模块,包括用户管理、民宿信息管理、推荐算法模块等;进行初步测试。
-
第四阶段(7-8个月):进行系统测试和优化,包括功能测试、性能测试、安全测试等;根据测试结果进行系统调整和优化。
-
第五阶段(9-10个月):撰写论文或技术报告,准备答辩材料;参加学术会议或技术论坛,分享研究成果。
七、参考文献
(此处省略具体参考文献,实际撰写时应列出所有引用的文献,包括相关领域的学术论文、技术报告、书籍等。)
以上是《Hadoop+Spark+Hive民宿推荐系统》的开题报告,详细阐述了研究背景、目标、内容、方法、预期成果、研究计划及进度安排,为后续的系统开发和研究工作提供了明确的方向和框架。
运行截图
推荐项目
上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)
项目案例










优势
1-项目均为博主学习开发自研,适合新手入门和学习使用
2-所有源码均一手开发,不是模版!不容易跟班里人重复!

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来,点赞关注不迷路,想学习更多项目可以查看主页,大家在毕设选题,项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望可以帮助同学们顺利毕业!🍅✌
源码获取方式
🍅由于篇幅限制,获取完整文章或源码、代做项目的,拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅
点赞、收藏、关注,不迷路,下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻
相关文章:
计算机毕业设计hadoop+spark+hive民宿推荐系统 酒店推荐系统 民宿价格预测 酒店价格 预测 机器学习 深度学习 Python爬虫 HDFS集群
温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片! 温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片! 温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片! 作者简介:Java领…...
亲测有效!解决PyCharm下PyEMD安装报错 ModuleNotFoundError: No module named ‘PyEMD‘
解决PyCharm下PyEMD安装报错 PyEMD安装报错解决方案 PyEMD安装报错 PyCharm下通过右键自动安装PyEMD后运行报错ModuleNotFoundError: No module named ‘PyEMD’ 解决方案 通过PyCharm IDE python package搜索EMD-signal,选择版本后点击“install”执行安装...
Gin 应用并注册 pprof
pprof 配置与使用步骤 1. 引言 通过下面操作,你可以顺利集成和使用 pprof 来收集和分析 Gin 应用的性能数据。你可以查看 CPU 使用情况、内存占用、以及其他运行时性能数据,并通过图形化界面进行深度分析。 1. 安装依赖 首先,确保安装了 gi…...
Jenkins 启动
废话 这一阵子感觉空虚,心里空捞捞的,总想找点事情做,即使这是一件微小的事情,空余时间除了骑车、打球,偶尔朋友聚会 … 还能干什么呢? 当独自一人时,究竟可以做点什么,填补这空虚…...
第20篇:Python 开发进阶:使用Django进行Web开发详解
第20篇:使用Django进行Web开发 内容简介 在上一篇文章中,我们深入探讨了Flask框架的高级功能,并通过构建一个博客系统展示了其实际应用。本篇文章将转向Django,另一个功能强大且广泛使用的Python Web框架。我们将介绍Django的核…...
文献引用指南ChatGPT提示词分享
文献引用指南 在学术写作中,准确引用是至关重要的环节。它不仅能够为您的研究提供坚实的学术基础,还能确保您尊重并认可他人的学术成果,从而有效避免抄袭的问题。而ChatGPT在这一方面同样能够为您提供有力的支持。借助ChatGPT,您…...
程序代码篇---C++类.c\.h
文章目录 前言第一部分:C中的类1.类的定义2.成员变量(属性)3.成员函数(方法)4.访问修饰符私有受保护公有 5.构造函数和析构函数成员初始化列表方法重载 6.继承7.多态8.友元 第二部分:.c与.h文件头文件&…...
@RabbitListener处理重试机制完成后的异常捕获
application.properties中配置开启手动签收 spring.rabbitmq.listener.direct.acknowledge-modemanual spring.rabbitmq.listener.simple.acknowledge-modemanual定义一个重试器 Slf4j Configuration public class RabbitMQRetryConfing {Bean("customRetry")publi…...
Mac 上管理本地 Go 版本
在 Mac 上修改本地 Go 版本可以通过多种方法实现。以下是几种常见且详细的操作方案: 方法一:使用 goenv 管理多版本(推荐) 适用场景:需要频繁切换不同 Go 版本,适合长期开发者。 步骤: 安装 g…...
低代码系统-产品架构案例介绍、得帆云(八)
产品名称 得帆云DeCode低代码平台-私有化 得帆云DeMDM主数据管理平台 得帆云DeCode低代码平台-公有云 得帆云DePortal企业门户 得帆云DeFusion融合集成平台 得帆云DeHoop数据中台 名词 概念 云原生 指自己搭建的运维平台,区别于阿里云、腾讯云 Dehoop 指…...
免费GPU算力,不花钱部署DeepSeek-R1
在人工智能和大模型技术飞速发展的今天,越来越多的开发者和研究者希望能够亲自体验和微调大模型,以便更好地理解和应用这些先进的技术。然而,高昂的GPU算力成本往往成为了阻碍大家探索的瓶颈。幸运的是,腾讯云Cloud Studio提供了免…...
JavaEE:多线程进阶
JavaEE:多线程进阶 一、对比不同锁策略之间的应用场景及其区别1. 悲观锁 和 乐观锁1.1 定义和原理1.2 应用场景1.3 示例代码 2. 重量级锁 和 轻量级锁2.1 定义和原理2.2 应用场景2.3 示例代码 3. 挂起等待锁 和 自旋锁3.1 定义和原理3.2 应用场景3.3 示例代码 4. 几…...
不只是mini-react第二节:实现最简fiber
省流|总结 首先,我们编写JSX文件,并通过Babel等转换工具将其转化为createElement()函数的调用,最终生成虚拟 DOM(Vdom)格式。举个例子: // 原始 JSX const App <div>hi-mini-react</div>;//…...
C++实现设计模式---命令模式 (Command)
命令模式 (Command) 命令模式 是一种行为型设计模式,它将请求封装为一个对象,从而使得可以用不同的请求对客户端进行参数化、对请求排队或记录日志,以及支持可撤销的操作。 意图 将操作的调用者与接收者分离,通过将请求封装为独…...
设计模式的艺术-享元模式
结构性模式的名称、定义、学习难度和使用频率如下表所示: 1.如何理解享元模式 当一个软件系统在运行时产生的对象数量太多,将导致运行代价过高,带来系统性能下降等问题。 在享元模式中,存储这些共享实例对象的地方称为享元池&…...
Linux的权限和一些shell原理
目录 shell的原理 Linux权限 sudo命令提权 权限 文件的属性 ⽂件类型: 基本权限: chmod改权限 umask chown 该拥有者 chgrp 改所属组 最后: 目录权限 粘滞位 shell的原理 我们广义上的Linux系统 Linux内核Linux外壳 Linux严格…...
【Postgres_Python】使用python脚本批量创建和导入多个PG数据库
之前批量创建和导入数据库分为2个python脚本进行,现整合优化代码合并为一个python脚本,可同步实现数据库的创建和数据导入。之前的文章链接: 【Postgres_Python】使用python脚本批量创建PG数据库 【Postgres_Python】使用python脚本将多个.S…...
Ubuntu安装GitLab
在 Ubuntu 上安装 GitLab 的步骤如下。这里以 GitLab Community Edition(CE)为例: 前提条件 确保你的 Ubuntu 系统是 20.04 或更高版本。确保你的系统满足 GitLab 的硬件要求。 步骤 更新系统包: sudo apt update sudo apt upg…...
网络知识小科普--5
81、什么是组播路由? 组播路由是一种有针对性的广播形式,将消息发送到所选择的用户组,而不是将其发送到子网上的所有用户。 82、加密在网络上的重要性是什么? 加密是将信息转换成用户不可读的代码的过程。然后使用秘密密钥或密码将其翻译或解密回其…...
JavaScript学习记录23
第十一节 JSON对象 1. JSON 格式 JSON 格式(JavaScript Object Notation 的缩写)是一种用于数据交换的文本格式,2001年由 Douglas Crockford 提出,目的是取代繁琐笨重的 XML 格式。 相比 XML 格式,JSON 格式有两个显…...
Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别
一、Prompt Tuning、P-Tuning、Prefix Tuning的区别 1. Prompt Tuning(提示调优) 核心思想:固定预训练模型参数,仅学习额外的连续提示向量(通常是嵌入层的一部分)。实现方式:在输入文本前添加可训练的连续向量(软提示),模型只更新这些提示参数。优势:参数量少(仅提…...
Unity3D中Gfx.WaitForPresent优化方案
前言 在Unity中,Gfx.WaitForPresent占用CPU过高通常表示主线程在等待GPU完成渲染(即CPU被阻塞),这表明存在GPU瓶颈或垂直同步/帧率设置问题。以下是系统的优化方案: 对惹,这里有一个游戏开发交流小组&…...
理解 MCP 工作流:使用 Ollama 和 LangChain 构建本地 MCP 客户端
🌟 什么是 MCP? 模型控制协议 (MCP) 是一种创新的协议,旨在无缝连接 AI 模型与应用程序。 MCP 是一个开源协议,它标准化了我们的 LLM 应用程序连接所需工具和数据源并与之协作的方式。 可以把它想象成你的 AI 模型 和想要使用它…...
AtCoder 第409场初级竞赛 A~E题解
A Conflict 【题目链接】 原题链接:A - Conflict 【考点】 枚举 【题目大意】 找到是否有两人都想要的物品。 【解析】 遍历两端字符串,只有在同时为 o 时输出 Yes 并结束程序,否则输出 No。 【难度】 GESP三级 【代码参考】 #i…...
渲染学进阶内容——模型
最近在写模组的时候发现渲染器里面离不开模型的定义,在渲染的第二篇文章中简单的讲解了一下关于模型部分的内容,其实不管是方块还是方块实体,都离不开模型的内容 🧱 一、CubeListBuilder 功能解析 CubeListBuilder 是 Minecraft Java 版模型系统的核心构建器,用于动态创…...
Linux云原生安全:零信任架构与机密计算
Linux云原生安全:零信任架构与机密计算 构建坚不可摧的云原生防御体系 引言:云原生安全的范式革命 随着云原生技术的普及,安全边界正在从传统的网络边界向工作负载内部转移。Gartner预测,到2025年,零信任架构将成为超…...
【SpringBoot自动化部署】
SpringBoot自动化部署方法 使用Jenkins进行持续集成与部署 Jenkins是最常用的自动化部署工具之一,能够实现代码拉取、构建、测试和部署的全流程自动化。 配置Jenkins任务时,需要添加Git仓库地址和凭证,设置构建触发器(如GitHub…...
STM32标准库-ADC数模转换器
文章目录 一、ADC1.1简介1. 2逐次逼近型ADC1.3ADC框图1.4ADC基本结构1.4.1 信号 “上车点”:输入模块(GPIO、温度、V_REFINT)1.4.2 信号 “调度站”:多路开关1.4.3 信号 “加工厂”:ADC 转换器(规则组 注入…...
大模型——基于Docker+DeepSeek+Dify :搭建企业级本地私有化知识库超详细教程
基于Docker+DeepSeek+Dify :搭建企业级本地私有化知识库超详细教程 下载安装Docker Docker官网:https://www.docker.com/ 自定义Docker安装路径 Docker默认安装在C盘,大小大概2.9G,做这行最忌讳的就是安装软件全装C盘,所以我调整了下安装路径。 新建安装目录:E:\MyS…...
【版本控制】GitHub Desktop 入门教程与开源协作全流程解析
目录 0 引言1 GitHub Desktop 入门教程1.1 安装与基础配置1.2 核心功能使用指南仓库管理日常开发流程分支管理 2 GitHub 开源协作流程详解2.1 Fork & Pull Request 模型2.2 完整协作流程步骤步骤 1: Fork(创建个人副本)步骤 2: Clone(克隆…...
















