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

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:

python 复制代码
from flask import Flask, request
import json
from flask_mysqldb import MySQL
import io, sys
# 创建应用对象
app = Flask(__name__)
app.config['MYSQL_HOST'] = 'bigdata'
app.config['MYSQL_USER'] = 'root'
app.config['MYSQL_PASSWORD'] = '123456'
app.config['MYSQL_DB'] = 'hive_hotel'
mysql = MySQL(app)  # this is the instantiation
sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf8')

@app.route("/getmapcountryshowdata")
def getmapcountryshowdata():
    filepath = r"D:\\hadoop_spark_hive_mooc2024\\server\\data\\maps\\china.json"
    with open(filepath, "r", encoding='utf-8') as f:
        data = json.load(f)
        return json.dumps(data, ensure_ascii=False)


@app.route('/tables01')
def tables01():
    cur = mysql.connection.cursor()
    cur.execute("SELECT replace(replace(REPLACE(gaode_province,'自治区',''),'省',''),'市','') gaode_province,num FROM tables01")
    row_headers = [x[0] for x in cur.description]  # this will extract row headers
    rv = cur.fetchall()
    json_data = []
    print(json_data)
    for result in rv:
        json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
    return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)


@app.route('/tables05')
def tables05():
    cur = mysql.connection.cursor()
    cur.execute('''select * FROM tables05 ''')
    #cur.execute('''SELECT * FROM tables05 ''')
    row_headers = [x[0] for x in cur.description]  # this will extract row headers
    rv = cur.fetchall()
    json_data = []
    print(json_data)
    for result in rv:
        json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
    return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)

@app.route('/tables06')
def tables06():
    cur = mysql.connection.cursor()
    cur.execute('''select * from tables06''')
    #cur.execute('''SELECT * FROM tables05 ''')
    row_headers = [x[0] for x in cur.description]  # this will extract row headers
    rv = cur.fetchall()
    json_data = []
    print(json_data)
    for result in rv:
        json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
    return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)


@app.route('/tables03')
def tables03():
    cur = mysql.connection.cursor()
    cur.execute('''SELECT * FROM tables03 ''')
    row_headers = ['breakfast', 'num']

    #row_headers = [x[0] for x in cur.description]  # this will extract row headers
    rv = cur.fetchall()
    json_data = []
    print(json_data)
    for result in rv:
        json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
    return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)


@app.route('/tables02')
def tables02():
    cur = mysql.connection.cursor()
    cur.execute('''SELECT * FROM tables02''')
    #row_headers = [x[0] for x in cur.description]  # this will extract row headers
    row_headers = ['xinji', 'num']
    rv = cur.fetchall()
    json_data = []
    print(json_data)
    for result in rv:
        json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
    return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)


@app.route('/tables04')
def tables04():
    cur = mysql.connection.cursor()
    cur.execute('''SELECT * FROM tables04 order by comment desc,score desc limit 4''')
    #row_headers = [x[1] for x in cur.description]  # this will extract row headers
    row_headers = ['title', 'comment','score']
    rv = cur.fetchall()
    json_data = []
    print(json_data)
    for result in rv:
        json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
    return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)












if __name__ == "__main__":
    #app.run(debug=True)
    app.run(host="0.0.0.0", port=8080, debug=False)
相关推荐
为啥我就不胖呢5 分钟前
selenium获取登录token
爬虫·selenium
大数据魔法师11 分钟前
1905电影网中国地区电影数据分析(一) - 数据采集、清洗与存储
爬虫·python
AI量化投资实验室23 分钟前
deap系统重构,再新增一个新的因子,年化39.1%,卡玛提升至2.76(附python代码)
大数据·人工智能·重构
SelectDB37 分钟前
Apache Doris 2.1.8 版本正式发布
大数据·数据库·数据分析
TMT星球1 小时前
生数科技携手央视新闻《文博日历》,推动AI视频技术的创新应用
大数据·人工智能·科技
Dipeak数巅科技2 小时前
数巅科技连续中标大模型项目 持续助力央国企数智化升级
大数据·人工智能·数据分析
Ray.19983 小时前
Flink 的核心特点和概念
大数据·数据仓库·数据分析·flink
lisacumt3 小时前
【kerberos】使用keytab文件,kerberos认证工具类 scala版本
hadoop·scala
极客先躯3 小时前
如何提升flink的处理速度?
大数据·flink·提高处理速度
BestandW1shEs3 小时前
快速入门Flink
java·大数据·flink