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项目概述
本系统是一套面向酒店行业的端到端大数据智能推荐解决方案，采用Spark与Hive为核心技术栈，融合机器学习与推荐算法，实现从数据采集、清洗、建模到可视化呈现的全流程闭环。


核心功能亮点
✅ 真实可用源码：提供完整、可编译运行的系统源代码（直拍，不含部署服务）；
✅ 可视化决策大屏：基于ECharts构建多维度动态图表，直观展示用户行为热力、酒店评分分布、推荐转化率等关键指标；
✅ 权限可控后台管理：Django框架开发的Web后台，支持酒店信息维护、用户标签管理、推荐策略配置及日志审计；
✅ 多源数据采集能力：内置Selenium驱动的高稳定性爬虫模块，兼容主流酒店平台数据抓取（如携程、去哪儿等），支持反爬绕过与增量更新。


技术架构详解
系统采用分层架构设计：底层以HDFS为统一存储，Hive构建标准化数据仓库，承载用户画像、订单记录、评论文本、酒店属性等多源异构数据；中台层使用Spark进行分布式ETL处理——包括空值填充、异常检测、会话切分、评价情感预处理及特征向量化；上层通过UserCF（基于用户的协同过滤）算法，依据用户历史浏览/收藏/预订行为生成实时个性化推荐列表，支持冷启动优化与相似度阈值调节。


前后端与算法栈
前端采用原生HTML/CSS/JS + ECharts实现轻量级交互式大屏；后端基于Python Django框架开发RESTful API与管理界面；数据库双引擎协同：MySQL存储业务元数据与用户权限，Hive负责海量行为日志与宽表聚合；推荐核心调用Spark MLlib实现高效邻居查找与Top-N生成；爬虫模块基于Selenium模拟真实浏览器操作，保障数据采集合规性与鲁棒性。


实战应用场景
以北京市域内超2000家酒店为基准数据集，系统可精准识别高频出行人群偏好（如商旅型偏好地铁枢纽、亲子游倾向带泳池酒店），输出可解释性推荐结果，并为酒店方提供竞对分析、敏感度建模、淡旺季客群迁移预警等运营洞察，真正实现‘数据驱动决策’落地。


【资源编号：989113433960-----49.90￥】

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