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计算机毕业设计hadoop+spark+hive知识图谱酒店推荐系统 酒店数据分析可视化大屏 酒店爬虫 高德地图API 酒店预测系统 大数据毕业设计

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酒店推荐系统开题报告

一、研究背景与意义

随着旅游业的蓬勃发展和人们生活水平的提高,酒店行业迎来了前所未有的发展机遇。然而,面对众多的酒店选择,消费者往往难以在短时间内找到最适合自己需求和预算的酒店。因此,开发一款高效、智能的酒店推荐系统,对于提升消费者体验、促进酒店业发展具有重要意义。

本研究的酒店推荐系统旨在通过分析用户的偏好、行为数据以及酒店的各项信息,为用户推荐最符合其需求的酒店。该系统不仅能够为消费者节省选择时间,提高满意度,还能帮助酒店业者更好地了解消费者需求,优化服务质量和提高运营效率。

二、研究目的与目标

本研究的主要目的是开发一款高效、智能的酒店推荐系统,具体目标包括:

  1. 构建用户画像:通过分析用户的历史行为数据、偏好等信息,构建用户画像,为推荐算法提供精准的用户特征。
  2. 酒店信息整合:收集并整合各类酒店信息,包括酒店位置、价格、设施、评价等,为推荐算法提供全面的酒店数据支持。
  3. 推荐算法研究:研究并应用先进的推荐算法,如协同过滤、深度学习等,根据用户画像和酒店信息为用户推荐最符合其需求的酒店。
  4. 系统开发与实现:设计并实现酒店推荐系统的功能模块,包括用户管理、酒店信息管理、推荐算法模块等,确保系统的稳定性和易用性。

三、研究内容与方法

本研究将围绕酒店推荐系统的设计与实现展开,具体研究内容包括:

  1. 用户画像构建:研究用户画像的构建方法,包括数据收集、预处理、特征提取等步骤,确保用户画像的准确性和全面性。
  2. 酒店信息整合:研究酒店信息的获取和整合方法,包括网络爬虫、API接口等技术手段,确保酒店数据的全面性和实时性。
  3. 推荐算法研究:研究并应用先进的推荐算法,如基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等,通过实验验证算法的有效性和准确性。
  4. 系统开发与实现:设计并实现酒店推荐系统的功能模块,包括用户管理、酒店信息管理、推荐算法模块等,并进行系统测试和优化。

本研究将采用文献综述、实验验证和案例分析等方法进行研究。首先通过文献综述了解酒店推荐系统的研究现状和发展趋势;然后通过实验验证推荐算法的有效性和准确性;最后通过案例分析验证系统的实用性和可推广性。

四、预期成果与贡献

本研究预期将取得以下成果和贡献:

  1. 构建一套高效、智能的酒店推荐系统,为消费者提供个性化的酒店推荐服务,提高消费者满意度和酒店运营效率。
  2. 提出一种基于用户画像和酒店信息的推荐算法,实现精准推荐,提高推荐效果和用户体验。
  3. 为酒店业者提供一套有效的数据分析工具,帮助他们更好地了解消费者需求和市场趋势,优化服务质量和提高盈利能力。

五、研究计划与时间安排

本研究计划分为以下阶段进行:

  1. 第一阶段(XX月-XX月):进行文献综述和需求分析,明确研究目标和内容。
  2. 第二阶段(XX月-XX月):进行用户画像构建和酒店信息整合工作,为推荐算法提供数据支持。
  3. 第三阶段(XX月-XX月):研究并应用推荐算法,进行实验验证和结果分析。
  4. 第四阶段(XX月-XX月):设计并实现酒店推荐系统的功能模块,进行系统测试和优化。
  5. 第五阶段(XX月-XX月):撰写论文并准备答辩工作。

以上是本研究的酒店推荐系统开题报告,如有不足之处,请各位专家和老师指正。

核心算法代码分享如下:

  1. from flask import Flask, request
  2. import json
  3. from flask_mysqldb import MySQL
  4. import io, sys
  5. # 创建应用对象
  6. app = Flask(__name__)
  7. app.config['MYSQL_HOST'] = 'bigdata'
  8. app.config['MYSQL_USER'] = 'root'
  9. app.config['MYSQL_PASSWORD'] = '123456'
  10. app.config['MYSQL_DB'] = 'hive_hotel'
  11. mysql = MySQL(app) # this is the instantiation
  12. sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf8')
  13. @app.route("/getmapcountryshowdata")
  14. def getmapcountryshowdata():
  15. filepath = r"D:\\hadoop_spark_hive_mooc2024\\server\\data\\maps\\china.json"
  16. with open(filepath, "r", encoding='utf-8') as f:
  17. data = json.load(f)
  18. return json.dumps(data, ensure_ascii=False)
  19. @app.route('/tables01')
  20. def tables01():
  21. cur = mysql.connection.cursor()
  22. cur.execute("SELECT replace(replace(REPLACE(gaode_province,'自治区',''),'省',''),'市','') gaode_province,num FROM tables01")
  23. row_headers = [x[0] for x in cur.description] # this will extract row headers
  24. rv = cur.fetchall()
  25. json_data = []
  26. print(json_data)
  27. for result in rv:
  28. json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
  29. return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)
  30. @app.route('/tables05')
  31. def tables05():
  32. cur = mysql.connection.cursor()
  33. cur.execute('''select * FROM tables05 ''')
  34. #cur.execute('''SELECT * FROM tables05 ''')
  35. row_headers = [x[0] for x in cur.description] # this will extract row headers
  36. rv = cur.fetchall()
  37. json_data = []
  38. print(json_data)
  39. for result in rv:
  40. json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
  41. return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)
  42. @app.route('/tables06')
  43. def tables06():
  44. cur = mysql.connection.cursor()
  45. cur.execute('''select * from tables06''')
  46. #cur.execute('''SELECT * FROM tables05 ''')
  47. row_headers = [x[0] for x in cur.description] # this will extract row headers
  48. rv = cur.fetchall()
  49. json_data = []
  50. print(json_data)
  51. for result in rv:
  52. json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
  53. return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)
  54. @app.route('/tables03')
  55. def tables03():
  56. cur = mysql.connection.cursor()
  57. cur.execute('''SELECT * FROM tables03 ''')
  58. row_headers = ['breakfast', 'num']
  59. #row_headers = [x[0] for x in cur.description] # this will extract row headers
  60. rv = cur.fetchall()
  61. json_data = []
  62. print(json_data)
  63. for result in rv:
  64. json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
  65. return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)
  66. @app.route('/tables02')
  67. def tables02():
  68. cur = mysql.connection.cursor()
  69. cur.execute('''SELECT * FROM tables02''')
  70. #row_headers = [x[0] for x in cur.description] # this will extract row headers
  71. row_headers = ['xinji', 'num']
  72. rv = cur.fetchall()
  73. json_data = []
  74. print(json_data)
  75. for result in rv:
  76. json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
  77. return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)
  78. @app.route('/tables04')
  79. def tables04():
  80. cur = mysql.connection.cursor()
  81. cur.execute('''SELECT * FROM tables04 order by comment desc,score desc limit 4''')
  82. #row_headers = [x[1] for x in cur.description] # this will extract row headers
  83. row_headers = ['title', 'comment','score']
  84. rv = cur.fetchall()
  85. json_data = []
  86. print(json_data)
  87. for result in rv:
  88. json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
  89. return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)
  90. if __name__ == "__main__":
  91. #app.run(debug=True)
  92. app.run(host="0.0.0.0", port=8080, debug=False)

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