毕业设计选题推荐毕设选题数据分析机器学习系统采用Python语言，结合Hadoop生态进行分布式存储与计算，利用

携程酒店评论数据可视化分析系统-简介

本课题旨在构建一个基于Hadoop的携程酒店评论数据可视化分析系统，该系统全面整合了大数据技术与现代Web开发框架。在技术实现上，系统后端采用Python语言，依托Hadoop的HDFS进行海量评论数据的分布式存储，并利用Spark计算引擎对数据进行高效、快速的并行处理与分析，涵盖了从数据清洗、转换到复杂计算的各个环节。系统核心功能围绕酒店评论数据展开，包括用户评价的总体分析，如评分分布、推荐率统计及关键词词云生成；酒店特征与评分的关联性探究，例如不同等级、房型与用户评分的关系；用户行为模式的深度洞察，如不同入住类型的偏好与时间趋势分析；以及评论文本的深度挖掘，运用情感分析与LDA主题模型提取用户核心关注点。最终，通过Django框架提供数据接口，结合Vue、ElementUI及Echarts技术打造一个直观、动态且交互性强的前端可视化界面，将复杂的数据分析结果以图表形式清晰呈现，为理解酒店市场动态和用户需求提供了强有力的数据支持。

携程酒店评论数据可视化分析系统-技术

大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）开发语言：Python+Java（两个版本都支持）后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery 数据库：MySQL

携程酒店评论数据可视化分析系统-背景

选题背景随着在线旅游平台的蓬勃发展，用户生成的评论内容已成为影响消费者决策和酒店声誉的关键因素。像携程这样的平台每天都会产生海量的、非结构化的评论数据，这些数据中蕴含着关于服务质量、设施条件、地理位置等丰富信息。对于酒店经营者而言，单纯依靠人工阅读来获取这些信息，不仅效率低下，而且难以形成宏观、客观的认知。对于平台方和研究者来说，如何从这片数据的海洋中提炼出有价值的商业洞察，理解用户真实的需求与痛点，成为一个亟待解决的挑战。传统的数据处理方法在面对如此规模和复杂度的数据时显得力不从心，因此，引入能够处理海量数据的大数据技术，构建一个自动化的分析系统，对酒店评论进行系统性、多维度的分析，具有非常现实的需求和应用场景。

选题意义本课题的意义首先体现在学术与实践的结合上。对于即将毕业的计算机专业学生而言，该项目提供了一个完整的大数据技术栈实践机会，涵盖了从数据存储、分布式计算到前后端开发的全过程，能够有效锻炼和提升综合技术能力。其次，从实际应用角度看，系统所实现的分析功能具有明确的参考价值。例如，通过分析不同用户群体的评分偏好和关注点，可以帮助酒店管理者进行更精准的服务改进和营销策略调整；通过情感分析和主题挖掘，可以快速定位服务短板，提升客户满意度。当然，作为一个毕业设计，系统的规模和深度有限，但它清晰地验证了运用大数据技术解决特定行业问题的可行路径，为后续更深入的商业智能系统开发奠定了基础，展示了数据驱动决策在服务行业中的巨大潜力。

携程酒店评论数据可视化分析系统-视频展示

[video(video-fhkWSpWI-1764166472731)(type-csdn)(url-live.csdn.net/v/embed/502…)]

携程酒店评论数据可视化分析系统-图片展示

在这里插入图片描述

携程酒店评论数据可视化分析系统-代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when, count, udf, split, explode
from pyspark.sql.types import IntegerType, StringType, ArrayType
from pyspark.ml.feature import CountVectorizer, Tokenizer
from pyspark.ml.clustering import LDA
import jieba
import re

spark = SparkSession.builder.appName("CtripReviewAnalysis").getOrCreate()

# 功能1: 酒店评分分布分析
def analyze_score_distribution(df):
    filtered_df = df.filter(col('comment_score').isNotNull() & (col('comment_score') > 0))
    score_range_df = filtered_df.withColumn('score_range',
        when((col('comment_score') >= 4.5) & (col('comment_score') <= 5.0), '4.5-5.0')
        .when((col('comment_score') >= 4.0) & (col('comment_score') < 4.5), '4.0-4.5')
        .when((col('comment_score') >= 3.5) & (col('comment_score') < 4.0), '3.5-4.0')
        .otherwise('低于3.5')
    )
    distribution_df = score_range_df.groupBy('score_range').agg(count('*').alias('hotel_count'))
    return distribution_df.orderBy(col('score_range').desc()).toPandas()

# 功能2: 评论文本情感倾向分析
def analyze_sentiment(df):
    positive_words = ['好', '干净', '满意', '舒适', '热情', '方便', '推荐', '不错', '位置好', '服务好']
    negative_words = ['差', '脏', '不满意', '差评', '糟糕', '慢', '不推荐', '不好', '隔音差', '有异味']
    def calculate_sentiment(text):
        if not text: return 0
        pos_count = sum(1 for word in positive_words if word in text)
        neg_count = sum(1 for word in negative_words if word in text)
        return pos_count - neg_count
    sentiment_udf = udf(calculate_sentiment, IntegerType())
    result_df = df.withColumn('sentiment_score', sentiment_udf(col('comment_txt')))
    result_df = result_df.filter(col('sentiment_score').isNotNull())
    sentiment_summary = result_df.groupBy('hotel_name').agg(
        {'sentiment_score': 'avg', 'user_comment_score': 'avg'}
    ).withColumnRenamed('avg(sentiment_score)', 'avg_sentiment').withColumnRenamed('avg(user_comment_score)', 'avg_score')
    return sentiment_summary.toPandas()

# 功能3: 基于评论文本的LDA主题模型分析
def analyze_lda_topics(df, num_topics=5):
    def chinese_tokenizer(text):
        if not text: return []
        text = re.sub(r'[^\u4e00-\u9fa5]', '', text)
        return list(jieba.cut(text))
    tokenizer_udf = udf(chinese_tokenizer, ArrayType(StringType()))
    tokenized_df = df.filter(col('comment_txt').isNotNull()).withColumn('words', tokenizer_udf(col('comment_txt')))
    cv = CountVectorizer(inputCol='words', outputCol='features', vocabSize=1000, minDF=2)
    cv_model = cv.fit(tokenized_df)
    featurized_data = cv_model.transform(tokenized_df)
    lda = LDA(k=num_topics, maxIter=10)
    lda_model = lda.fit(featurized_data)
    topics = lda_model.describeTopics(maxTermsPerTopic=5)
    vocab = cv_model.vocabulary
    topics_list = topics.rdd.map(lambda row: [vocab[idx] for idx in row['termIndices']]).collect()
    return topics_list

携程酒店评论数据可视化分析系统-结语

这个计算机毕设项目是不是给你带来一些新思路？从数据处理到可视化，每一步都干货满满。如果觉得对你有帮助，别忘了给个一键三连支持一下！也欢迎大家在评论区交流自己的毕设进展或者遇到的难题，我们一起讨论，共同进步！

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