【Java+ssm+jsp】基于协同过滤推荐算法的酒店民宿推荐平台（源码+调试+教程+答疑+文档）_java协同过滤推荐算法代码

目录

1.1背景和意义

1.2现状和趋势

1.3项目研究内容

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1.1背景和意义

随着社会的迅速发展和餐饮业竞争的日益激烈，传统的人工管理方式已经不足以满足酒店管理者的需求，在计算机科学日益成熟的今天，酒店管理者已经意识到利用计算机对酒店经营的重要性。使用计算机来管理酒店会更加便捷，所以研发一个合适的酒店的管理系统是必要的。按照酒店服务业的特征和实际情况，酒店的管理系统应该突显前台管理，注重数据分析等功能，努力为管理者提供有效的管理方式。

酒店的管理系统是以Java为技术、MYSQL作为数据库开发一个酒店网站，让用户足不出户也可以在家了解客房信息，并根据喜欢选择喜欢的客房，进行预订。在系统前台，用户还可以进行在线留言、查看系统公告、修改个人信息等，非常方便。

1.2现状和趋势

现今，越来越多的人乐于选择一项合适的管理方案，但是普通用户往往受到管理经验地限制，这时随着酒店的管理系统的不断发展，大量酒店管理制度进入人们生活，而酒店管理制无疑是酒店管理的最好制度，在这样成功的管理模式背景下，不仅酒店数量越来越多，酒店的服务也在不断提高。随着用户的需求不断增多，酒店的管理系统也面临着瓶颈。高效便捷地管理酒店信息成为了转变管理模式，与时代兼容的当务之急。

酒店的管理系统，为用户随时随地查看客房信息提供了便捷的方法，更重要的是大大的简化了管理员管理酒店信息的方式方法，更提供了其他人想要了解酒店管理信息及运作情况可靠渠道。相比于传统酒店信息管理方法，这样的电子信息管理更为简洁方便，在酒店信息维护反馈和处理酒店信息意见方面也有得天独厚的优势。

酒店的管理系统能做到的不仅是大大简化管理员的管理工作，在提高酒店运营收益的同时还能缩减开支，更能在数字化的平面网络上将酒店最好的一面展示给客户和潜在客户，而这个系统在带给酒店全新用户信息管理统计和分类的同时，还成为日后酒店制定管理思路的重要数据参考。过程永远比结果重要。毕业设计是大学生活中最为浓墨重彩的一笔，在这个过程中不仅学到更为全面的书本和实践知识，更让我感受到了浓浓的同窗之情及师生情。这个系统成为酒店管理者最不可或缺的内容。尽管目前大部分酒店都使用了线上酒店的管理系统，但是人们对于系统要求也变得越来越高，大部分系统已经能完美处理各类信息，为了更好地契合酒店运营路线，不同酒店有不同的要求，个性化也是管理系统十分重要的一点，所以每家酒店都希望自己能有一个个性化定制的酒店管理网站，但这又涉及到成本控制问题，目前定制一个系统价值不菲。但是如果有这样一个可以根据需求自己制定页面和内容的酒店的管理系统，就可以大大缩减开支。由于目前自身技术恐怕比较难实现，不过让系统可二次设计却是有可能实现的。随着酒店信息不断增多，用户信息共享也成一种趋势。酒店的发展也证明了系统管理在不断发展进步，各种理念也越来越先进，对各方面的要求也变得越来越高，用户完全可以在进入页面时查看酒店信息，并及时和管理员进行交流。

1.3项目研究内容

1.3.1设计内容：

1. 客房信息管理：包括客房类型、价格、状态等信息的添加、修改、删除和查询。
2. 客户信息管理：包括客户个人信息、预订信息、入住信息等的添加、修改、删除和查询。
3. 订单管理：包括客户预订、入住、退房等订单的管理和查询。
4. 统计报表：包括客房入住率、收入统计等报表的生成和展示。

1.3.2.拟解决的关键问题

1. 系统架构设计：如何合理地设计系统的架构，使其具有高可用性、可扩展性和易维护性。需要考虑的因素包括模块划分、层次设计、接口定义等。
2. 业务逻辑实现：针对酒店客房管理的需求，如何编写合理的业务逻辑代码，实现房间预订、入住、退房、查询等操作，并保证数据的一致性和完整性。
3. 数据库设计：如何设计合适的数据库表结构，存储客房信息、用户信息、订单信息等，并确保数据的关系清晰，便于后续开发和维护。
4. 系统安全性：如何确保系统的安全性，包括用户权限管理、数据加密、异常处理等方面。
5. 界面设计：如何设计易用、美观的界面，提高用户体验，包括 PC 端和移动端。
6. 系统性能优化：如何优化系统的性能，包括数据库查询速度、页面加载速度等方面。
7. 系统集成与测试：如何将各个模块整合成一个完整的系统，并进行充分的测试，确保系统的稳定性和可靠性。
8. 技术选型与更新：根据项目需求，选择合适的技术栈，如 SSM 框架、JSP、MySQL 等。同时，关注技术更新，适时更新技术选型，提高系统性能。
9. 用户体验优化：根据用户反馈，不断优化系统的功能和界面设计，提高用户满意度。
10. 系统维护与升级：在系统上线后，需要持续关注系统的运行状况，及时处理问题，根据需求进行功能升级和优化。

1.3.3技术方案及工作流程

技术路线：  

   前端：JSP、CSS、JavaScript、jQuery、Bootstrap 等；  

   后端：Java、Spring、SpringMVC、MyBatis 等；  

   数据库：MySQL；  

   开发工具：IDE（如 IntelliJ IDEA、Eclipse 等）；  

   服务器：Tomcat。

1.3.4工作流程

• 需求分析：明确系统功能和用户需求。
• 设计数据库表结构：根据需求设计数据库表结构，保证数据的完整性和一致性。
• 搭建开发环境：安装和配置开发工具和框架。
• 编写代码：根据需求和设计完成代码编写。
• 测试和调试：对系统进行测试和调试，保证系统功能的正常运行。

1.4项目介绍： 

项目前后台功能结构图：

运行截图：

1.5代码展示（推荐算法代码）：

酒店民宿管理系统协同过滤推荐
协同过滤算法根据用户行为(浏览、加购物车、购买，收藏)数据设计的，用于挖掘发现用户的兴趣爱好，基于不同的兴趣爱好对用户进行划分并推荐兴趣相似的商品给用户
 
定义：在一个在线个性化推荐系统中，当一个用户A需要个性化推荐时，可以先找到和他有相似兴趣的整个用户群体，然后把这个用户群体喜欢的、而用户A没有听说过的物品推荐给A
核心思想是很朴素的”物以类聚、人以群分“的思想。协同过滤算法主要分为两类：
- 基于物品的协同过滤算法：给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品
- 基于用户的协同过滤算法：给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品
 
协同过滤算法根据用户的历史行为数据的挖掘发现用户的兴趣爱好，基于不同的兴趣爱好对用户进行划分并推荐兴趣相似的商品给用户，核心思想是很朴素的”物以类聚、人以群分“的思想。协同过滤算法主要分为两类：
- 基于物品的协同过滤算法：给用户推荐与他之前喜欢的物品相似的物品
- 基于用户的协同过滤算法：给用户推荐与他兴趣相似的用户喜欢的物品
 
相似度计算方式有杰卡德(Jaccard)相似系数，余弦相似度，皮尔逊相关系数
本系统采用了基于用户的协同过滤算法，以用户订单与收藏记录为维度，使用jaccard相似系数进行计算。
jaccard相似系数用于比较有限样本集之间的相似性与差异性。Jaccard系数值越大，样本相似度越高
 
推荐过程:
1、根据用户订单记录与收藏记录，分别获取这两个维度中与该用户有相似度的用户数据
2、根据相似用户订单与收藏记录中的客房信息，分别取交集与并集，采用jaccard相似系数进行计算，其中设置订单权重为2，收藏记录权重为1
3、根据计算到的相似系数进行排序
4、获取推荐酒店信息
 
关键代码:
//通过订单获取相关联的用户
    public Set<Long> getRelativeUserByOrder(Long userId) {
        // 根据用户账号获取该用户全部订单数据
        List<KefangyudingEntity> myOrderList = kefangyudingDao.selectListByUserId(userId);
        // 关联订单
        Set<Long> relativeUserSet = new HashSet<>();
        for (KefangyudingEntity myOrder : myOrderList) {
            // 根据该用户订单中的商品，查询订单中包含该商品的数据
            List<KefangyudingEntity> relateOrderList = kefangyudingDao.selectListByFH(myOrder.getKefanghao());
            for (KefangyudingEntity otherOrder : relateOrderList) {
                YonghuEntity y = yonghuDao.selectByZh(otherOrder.getZhanghao());
                if(y != null){
                    relativeUserSet.add(y.getId());
                }
            }
        }
        relativeUserSet.remove(userId);
        // 返回与当前用户具有相似度的用户集合
        return relativeUserSet;
    }
 
    //通过收藏获取相关联的用户
    public Set<Long> getRelativeUserByStoreUp(Long userId) {
        // 根据用户账号获取该用户全部订单数据
        List<StoreupEntity> myOrderList = storeupDao.selectListByUserId(userId);
        // 关联订单
        Set<Long> relativeUserSet = new HashSet<>();
        for (StoreupEntity myStore : myOrderList) {
            // 根据该用户订单中的商品，查询订单中包含该商品的数据
            List<StoreupEntity> relateOrderList = storeupDao.selectListByGoodId(myStore.getRefid());
            for (StoreupEntity otherStore : relateOrderList) {
                relativeUserSet.add(otherStore.getUserid());
            }
        }
        relativeUserSet.remove(userId);
        // 返回与当前用户具有相似度的用户集合
        return relativeUserSet;
    }
 
    // 计算当前用户与通过订单获取相关联用户的相似度
    double getSimilarWithUserByOrder(Long me, Long otherUser) {
        Set<Long> myGoodsSet = new HashSet<>();
        Set<Long> otherGoodsSet = new HashSet<>();
        Set<Long> otherGoodsSetClone = new HashSet<>();
        // 查询相关联用户订单数据
        List<KefangyudingEntity> otherUserDingDans = kefangyudingDao.selectListByUserId(otherUser);
        for (KefangyudingEntity otherOrder : otherUserDingDans) {
            KefangxinxiEntity p = kefangxinxiDao.selectByFH(otherOrder.getKefanghao());
            if (p != null) {
                otherGoodsSet.add(p.getId());
                otherGoodsSetClone.add(p.getId());
            }
 
        }
        // 查询当前用户订单数据
        List<KefangyudingEntity> myDingDans = kefangyudingDao.selectListByUserId(me);
 
        for (KefangyudingEntity myOrder : myDingDans) {
            KefangxinxiEntity p = kefangxinxiDao.selectByFH(myOrder.getKefanghao());
            if (p != null) {
                myGoodsSet.add(p.getId());
            }
        }
        // 将当前用户订单中商品与相关联用户订单中商品相同的取交集,myGoodsSetClone为交集
        myGoodsSet.retainAll(otherGoodsSet);
        int a = myGoodsSet.size();
        int b = 0;
        // 杰卡德(Jaccard)相似系数 交集/并集
        otherGoodsSet.addAll(myGoodsSet);
        if (otherGoodsSet.size() == 0) {
            b = 1;
        } else {
            b = otherGoodsSet.size();
        }
        // 相似系数,订单占比为2
        return a / b * 2;
    }
 
    // 计算当前用户与通过收藏记录获取相关联用户的相似度
    double getSimilarWithUserByStoreUp(Long me, Long otherUser) {
        Set<Long> myGoodsSet = new HashSet<>();
        Set<Long> otherGoodsSet = new HashSet<>();
        Set<Long> otherGoodsSetClone = new HashSet<>();
        // 查询相关联用户收藏记录
        List<StoreupEntity> otherUserDingDans = storeupDao.selectListByUserId(otherUser);
        for (StoreupEntity otherStore : otherUserDingDans) {
            otherGoodsSet.add(otherStore.getRefid());
            otherGoodsSetClone.add(otherStore.getRefid());
        }
        // 查询当前用户收藏记录
        List<StoreupEntity> myStoreList = storeupDao.selectListByUserId(me);
 
        for (StoreupEntity myStore : myStoreList) {
            myGoodsSet.add(myStore.getRefid());
        }
        // 将当前用户收藏记录中商品与相关联用户收藏记录中商品相同的取交集,myGoodsSetClone为交集
        myGoodsSet.retainAll(otherGoodsSet);
        int a = myGoodsSet.size();
        int b = 0;
        // 杰卡德(Jaccard)相似系数 交集/并集
        otherGoodsSet.addAll(myGoodsSet);
        if (otherGoodsSet.size() == 0) {
            b = 1;
        } else {
            b = otherGoodsSet.size();
        }
        // 相似系数,收藏占比为1
        return a / b * 1;
    }
 
 
 

 1.6数据库设计：

表设计

本系统采用的是MySQL数据库存储数据，系统中使用到的主要数据表的具体展示部分如下所示。

表3-1： 退订信息表

表3-2：收藏表

表3-3：系统公告表

表3-4：客房预订表

表3-5：客房信息表

表3-6：客房类型表

表3-7 ：用户信息表

表3-8：营业统计表

表3-9用户表

表3-10：客房信息评论表

1.7热门题目推荐

1.8资源获取（文末）