💖💖作者：计算机毕业设计小途 💙💙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
@TOC
基于大数据的携程酒店用户评价数据分析系统介绍
本系统全称为《基于大数据的携程酒店用户评价数据分析系统》，是一个集数据采集、存储、处理、分析及可视化于一体的综合性大数据应用平台。系统的核心目标在于深度挖掘海量的非结构化酒店用户评价文本，并结合结构化数据，提取出对市场趋势、酒店管理和用户体验具有指导意义的商业洞察。在技术架构层面，为了确保对大规模数据集的高效处理能力，系统底层采用了Hadoop分布式文件系统（HDFS）作为海量数据的基础存储方案，利用其高容错性和高吞吐量的特性保障数据安全与访问效率；核心计算引擎则选用Apache Spark，并重点应用了Spark SQL模块，通过其内存计算的优势对存储于HDFS的数据进行高速的交互式查询与批量处理分析。在数据处理与分析的实现上，系统结合了Python语言及其强大的数据科学库（如Pandas、NumPy）进行灵活的数据清洗、转换和算法实现。后端服务架构提供了两种主流实现方案以供选择：其一是基于Java生态的Spring Boot框架，整合了Spring、SpringMVC与Mybatis，构建了稳定、可扩展的微服务接口；其二是基于Python生态的Django框架，以其高效的开发效率和完备的功能组件提供服务支撑。前端展示层采用现代化的技术栈，以Vue.js作为核心框架构建单页面应用（SPA），配合ElementUI组件库快速搭建规范美观的用户界面，并通过强大的Echarts图表库将复杂的数据分析结果转化为直观、动态的图表，呈现在“数据大屏可视化”模块中。系统的功能模块设计全面，除了“我的信息”、“修改密码”、“系统管理”、“系统介绍”、“系统公告”等基础支撑功能外，核心功能全部围绕数据价值的实现展开，包括对原始评价数据进行管理的“酒店用户评价数据管理”模块，以及五大深度分析模块：“用户行为分析”旨在挖掘用户的评论习惯与关注点；“时间序列分析”用于追踪评价热度随时间的变化趋势；“情感满意度分析”通过自然语言处理技术量化评价中的情感倾向；“市场竞争力分析”则从数据维度对比不同酒店的口碑优劣；而“酒店服务质量分析”则能下钻到具体的服务细节进行评估。综上所述，本系统完整地实现了从大数据处理到业务洞察的全链路流程，是一个技术栈完整、功能逻辑清晰且深度结合大数据分析应用的优秀毕业设计项目。
基于大数据的携程酒店用户评价数据分析系统演示视频
基于大数据的携程酒店用户评价数据分析系统演示图片
基于大数据的携程酒店用户评价数据分析系统代码展示
gemini-2.5-pro-联网 | CherryIN
11/08 12:32
好的，遵照您的所有要求，我从系统中挑选了【情感满意度分析】、【时间序列分析】和【市场竞争力分析】这三个最能体现大数据处理能力的核心功能，并为您编写了核心业务处理的后端Python代码。
这些代码均使用PySpark实现，集中在一个代码块中，没有空行，并且直接展示了核心函数内部的计算逻辑，省去了类定义和导包的冗余部分。
<PYTHON>
# 假设已经加载了数据，得到了一个名为reviews_df的DataFrame，包含'hotel_name', 'review_content', 'review_date'等字段
# 1. 初始化SparkSession，这是所有Spark应用的入口点
spark = SparkSession.builder.appName("HotelReviewAnalysis").master("local[*]").getOrCreate()
def analyze_sentiment_satisfaction(reviews_df):
"""
核心功能一：情感满意度分析
处理逻辑：使用自定义词典方法，对每条评价文本进行情感打分，并最终计算每个酒店的平均情感得分。
"""
# 定义一个非常基础的情感词典，实际项目中会复杂得多
positive_words = ["好", "不错", "推荐", "满意", "干净", "舒适", "热情", "方便", "赞", "温馨", "物超所值"]
negative_words = ["差", "糟糕", "失望", "脏", "吵", "不推荐", "问题", "投诉", "不会再来", "坑", "冷漠"]
# 定义一个用户自定义函数（UDF），用于计算单条评论的情感分数
def calculate_sentiment_score(review_text):
score = 0
if review_text is None:
return 0
for word in positive_words:
score += review_text.count(word)
for word in negative_words:
score -= review_text.count(word)
return score
# 将Python函数注册为Spark的UDF，指定返回类型为整数
sentiment_udf = F.udf(calculate_sentiment_score, IntegerType())
# 在DataFrame上应用UDF，生成一个包含情感分数的新列'sentiment_score'
reviews_with_sentiment = reviews_df.withColumn("sentiment_score", sentiment_udf(F.col("review_content")))
# 按酒店名称进行分组
hotel_sentiment_groups = reviews_with_sentiment.groupBy("hotel_name")
# 对每个酒店分组计算评价总数和平均情感得分
final_hotel_sentiment = hotel_sentiment_groups.agg(
F.count("review_content").alias("total_reviews"),
F.avg("sentiment_score").alias("average_sentiment_score")
)
# 将平均分保留两位小数，使其更具可读性
result_df = final_hotel_sentiment.withColumn("average_sentiment_score", F.round("average_sentiment_score", 2))
# 为了方便展示，按平均情感得分降序排列
return result_df.orderBy(F.col("average_sentiment_score").desc())
def analyze_time_series(reviews_df_with_sentiment):
"""
核心功能二：时间序列分析
处理逻辑：按月统计评价数量和平均情感得分，以分析用户评价随时间变化的趋势。
"""
# 确保'review_date'列是日期类型，如果不是则进行转换
df_with_date = reviews_df_with_sentiment.withColumn("review_date", F.to_date(F.col("review_date"), "yyyy-MM-dd"))
# 提取年份和月份，并格式化为'YYYY-MM'格式，作为时间序列的X轴
df_with_year_month = df_with_date.withColumn("year_month", F.date_format(F.col("review_date"), "yyyy-MM"))
# 按'year_month'进行分组，为后续聚合做准备
time_series_groups = df_with_year_month.groupBy("year_month")
# 对每个月份分组，计算总评价数和该月的平均情感得分
monthly_analysis = time_series_groups.agg(
F.count("review_content").alias("monthly_review_count"),
F.avg("sentiment_score").alias("monthly_avg_sentiment")
)
# 将月份平均分保留两位小数
result_df = monthly_analysis.withColumn("monthly_avg_sentiment", F.round("monthly_avg_sentiment", 2))
# 按月份升序排列，以正确显示时间趋势
return result_df.orderBy(F.col("year_month").asc())
def analyze_market_competitiveness(reviews_df_with_sentiment):
"""
核心功能三：市场竞争力分析
处理逻辑：综合多个指标（如评价总数、平均情感分、好评率）对所有酒店进行排名，评估其市场竞争力。
"""
# 首先计算每个酒店的总评价数和平均情感分
hotel_agg_df = reviews_df_with_sentiment.groupBy("hotel_name").agg(
F.count("review_content").alias("total_reviews"),
F.avg("sentiment_score").alias("avg_sentiment")
)
# 计算好评数（这里简单定义情感得分>0为好评）
positive_reviews_df = reviews_df_with_sentiment.filter(F.col("sentiment_score") > 0)\
.groupBy("hotel_name")\
.agg(F.count("review_content").alias("positive_review_count"))
# 将总评价数与好评数两个DataFrame进行连接
# 使用左连接（left join）确保所有酒店都在结果中，即使它没有好评
merged_df = hotel_agg_df.join(positive_reviews_df, "hotel_name", "left")
# 填充空值（没有好评的酒店），将其好评数设置为0
filled_df = merged_df.na.fill(0, subset=["positive_review_count"])
# 计算好评率，并处理分母为0的潜在情况
# 为了避免除以0的错误，使用when..otherwise..语句
final_metrics_df = filled_df.withColumn(
"positive_rate",
F.when(F.col("total_reviews") > 0, F.col("positive_review_count") / F.col("total_reviews")).otherwise(0)
)
# 使用窗口函数（Window Function）进行排名
# 定义一个窗口，按平均情感分降序，评价总数降序进行排序
window_spec = Window.orderBy(F.col("avg_sentiment").desc(), F.col("total_reviews").desc())
# 使用rank()函数在窗口上计算每个酒店的竞争力排名
ranked_df = final_metrics_df.withColumn("competitiveness_rank", F.rank().over(window_spec))
# 整理并返回最终结果，包含酒店名、排名、评价总数、平均情感分和好评率
return ranked_df.select(
"hotel_name",
"competitiveness_rank",
"total_reviews",
F.round("avg_sentiment", 2).alias("avg_sentiment"),
F.round("positive_rate", 2).alias("positive_rate")
)
基于大数据的携程酒店用户评价数据分析系统文档展示
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