💖💖作者：计算机毕业设计江挽 💙💙个人简介：曾长期从事计算机专业培训教学，本人也热爱上课教学，语言擅长Java、微信小程序、Python、Golang、安卓Android等，开发项目包括大数据、深度学习、网站、小程序、安卓、算法。平常会做一些项目定制化开发、代码讲解、答辩教学、文档编写、也懂一些降重方面的技巧。平常喜欢分享一些自己开发中遇到的问题的解决办法，也喜欢交流技术，大家有技术代码这一块的问题可以问我！ 💛💛想说的话：感谢大家的关注与支持！ 💜💜 网站实战项目 安卓/小程序实战项目 大数据实战项目 深度学习实战项目
基于大数据的旅游景点推荐与商业价值分析系介绍
这款《基于大数据的旅游景点推荐与商业价值分析系统》是一个紧密结合当前行业技术热点的综合性数据应用平台。它不仅仅是一个简单的信息展示网站，其真正的核心在于后端强大的数据处理与分析能力。我们选用Hadoop作为其分布式文件系统（HDFS）的基石，旨在解决海量、异构的旅游数据（如用户评论、地理位置签到、消费记录等）的可靠存储问题，为后续的高效分析奠定坚实基础。在此之上，系统采用了内存计算框架Spark作为核心计算引擎，特别是利用Spark SQL模块，对存储于HDFS中的结构化和半结构化数据进行快速的查询、聚合与深度分析。整个系统的后端服务逻辑由稳定且高效的SpringBoot框架承载，通过Restful API接口，将复杂的后台数据分析结果清晰、及时地传递给前端。前端则采用Vue.js全家桶技术，配合Echarts图表库，构建了一个响应式、交互性极强的可视化大屏分析界面。用户通过这个界面，可以直观地洞察到包括景点地理分布热力图、市场热度动态趋势、价格与价值的关联性分析、竞品质量竞争力对比以及多维度用户满意度评估在内的多项商业洞察。可以说，本系统完整地实践了一条从数据存储、处理、分析到最终可视化呈现的完整大数据链路，旨在将庞杂的原始数据转化为具有决策支持能力的商业价值信息，为旅游行业的精细化运营和个性化服务提供一个可靠的技术范本。
基于大数据的旅游景点推荐与商业价值分析系演示视频
基于大数据的旅游景点推荐与商业价值分析系演示图片
基于大数据的旅游景点推荐与商业价值分析系代码展示
# 导入必要的库并初始化SparkSession，这是所有Spark应用的入口
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, count, avg, when, lit, year, month, dayofmonth
import pyspark.sql.functions as F
# 模拟在生产环境中构建或获取一个SparkSession实例
spark = SparkSession.builder \
.appName("TourismBigDataAnalysis") \
.master("local[*]") \
.getOrCreate()
# --------------------- 1. 市场热度分析 (Market Heat Analysis) ---------------------
# 业务逻辑：通过分析用户的行为数据（如评论、签到）来计算景点的热度。
# 这里我们假设数据包含景点ID和行为发生的时间戳。
# 为了模拟更真实的场景，我们会根据时间远近给予不同权重，但为简化演示，此处仅做计数统计。
def analyze_market_heat():
print("----------- 正在执行市场热度分析... -----------")
# 模拟从HDFS读取的用户行为日志数据
activity_data = [
(101, "2023-10-01"), (102, "2023-10-01"), (101, "2023-10-02"),
(103, "2023-10-03"), (102, "2023-10-03"), (101, "2023-10-04"),
(101, "2023-11-05"), (104, "2023-11-06"), (102, "2023-11-08")
]
activity_df = spark.createDataFrame(activity_data, ["attraction_id", "activity_date"])
# 按景点ID进行分组，并统计每个景点的活动次数作为基础热度值
heat_df = activity_df.groupBy("attraction_id").agg(
count("*").alias("heat_score")
)
# 按热度值降序排列，找出最热门的景点
top_attractions = heat_df.orderBy(col("heat_score").desc())
# 实际项目中，这里会将结果写入数据库或缓存，供前端API调用
print("市场热度分析结果 (按热度降序):")
top_attractions.show()
return top_attractions
# --------------------- 2. 价格商业价值分析 (Price-Value Analysis) ---------------------
# 业务逻辑：结合景点的价格和用户评分，计算其“性价比”，从而分析其商业价值。
# 性价比高的景点可能具有更大的市场潜力。
def analyze_price_value():
print("----------- 正在执行价格商业价值分析... -----------")
# 模拟景点价格数据
prices_data = [(101, 120.0), (102, 80.0), (103, 150.0), (104, 70.0)]
prices_df = spark.createDataFrame(prices_data, ["attraction_id", "price"])
# 模拟用户评分数据
ratings_data = [
(101, 4.5), (101, 4.8), (102, 4.7), (102, 4.9),
(103, 3.5), (103, 3.8), (104, 4.9), (104, 5.0)
]
ratings_df = spark.createDataFrame(ratings_data, ["attraction_id", "rating"])
# 计算每个景点的平均分
avg_ratings_df = ratings_df.groupBy("attraction_id").agg(avg("rating").alias("avg_rating"))
# 将价格数据和平均分数据通过attraction_id进行连接
analysis_df = prices_df.join(avg_ratings_df, "attraction_id")
# 计算性价比指数（评分/价格），价格为0的特殊处理防止除零错误
value_df = analysis_df.withColumn("value_index",
when(col("price") > 0, col("avg_rating") / col("price") * 100).otherwise(0)
)
# 根据性价比指数和平均评分，给出一个综合的商业价值分类
final_df = value_df.withColumn("value_category",
when((col("value_index") > 5) & (col("avg_rating") > 4.5), "高价值潜力")
.when((col("value_index") > 3) & (col("avg_rating") > 4.0), "值得关注")
.otherwise("常规水平")
)
print("价格商业价值分析结果:")
final_df.show()
return final_df
# --------------------- 3. 用户满意度分析 (User Satisfaction Analysis) ---------------------
# 业务逻辑：深度分析用户评分数据，不仅看平均分，还要看评分的分布情况，
# 以此来评估用户对景点的整体满意度及其稳定性。
def analyze_user_satisfaction():
print("----------- 正在执行用户满意度分析... -----------")
# 使用更丰富的评分数据
ratings_data_detail = [
(101, 5), (101, 4), (101, 5), (101, 3), (101, 4), (101, 5),
(102, 5), (102, 5), (102, 4), (102, 5), (102, 5),
(103, 3), (103, 2), (103, 1), (103, 3), (103, 2), (103, 4)
]
ratings_df = spark.createDataFrame(ratings_data_detail, ["attraction_id", "rating"])
# 计算基础统计指标：平均分，评分总数，评分标准差（衡量评分的离散程度）
satisfaction_summary = ratings_df.groupBy("attraction_id").agg(
avg("rating").alias("avg_rating"),
count("rating").alias("total_reviews"),
F.stddev("rating").alias("rating_stddev")
)
# 使用pivot函数来统计每个景点1-5星评分的具体数量，形成评分分布矩阵
rating_distribution = ratings_df.groupBy("attraction_id") \
.pivot("rating", [1, 2, 3, 4, 5]) \
.count() \
.na.fill(0) # 将空值（即某个星级没有评分）填充为0
# 将基础统计信息和评分分布信息连接在一起，形成完整的满意度报告
full_satisfaction_report = satisfaction_summary.join(rating_distribution, "attraction_id")
print("用户满意度综合分析报告:")
full_satisfaction_report.show()
return full_satisfaction_report
# 执行所有分析函数
analyze_market_heat()
analyze_price_value()
analyze_user_satisfaction()
# 关闭SparkSession
spark.stop()
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