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基于大数据的旅游景点推荐与商业价值分析系统-功能介绍
本系统《基于Hadoop+Spark+Python的旅游景点推荐与商业价值分析系统》深度融合了Hadoop分布式存储与Spark高效计算引擎，并采用Python作为核心开发语言，针对全国海量旅游景点数据集，构建了一个集数据预处理、多维度分析与智能推荐于一体的综合性平台。系统核心功能围绕地理分布、价格策略、用户评价、市场热度及商业价值等多个关键维度展开，通过Spark SQL及Pandas等工具对数据进行清洗、转换与深度挖掘。具体而言，系统能够对全国省份景点数量分布、不同星级景点的价格特征、高性价比景点的识别，乃至高星级景点的空间聚类模式进行深度剖析。所有分析结果最终通过Echarts等可视化组件，以直观的图表形式将复杂的分析结果呈现出来，不仅能为游客提供个性化的旅游决策支持，也为旅游行业的商业运营与规划提供了精准的数据洞察，实现了从原始数据到商业智能的完整转化流程。
基于大数据的旅游景点推荐与商业价值分析系统-选题背景意义
选题背景 随着旅游业的蓬勃发展，旅游信息呈现出爆炸式增长，游客面对海量的景点信息，常常难以快速筛选出符合自身偏好与预算的目的地。同时，旅游从业者也需要从繁杂的数据中提炼出有价值的商业洞察，以优化定价、营销和服务策略。传统的数据处理方式在面对如此规模和多样性的数据时显得力不从心，难以进行高效、全面的分析。正是在这样的背景下，本项目引入了以Hadoop和Spark为代表的大数据技术，旨在利用其强大的分布式存储和并行计算能力，高效处理和分析全国范围内的旅游景点数据，从而挖掘出隐藏在数据背后的深层规律与价值，为解决游客选择困难和行业运营决策两大痛点提供一种新的技术思路和实现方案。
选题意义 本课题的研究与实践具有比较实际的应用价值，虽然作为一个毕业设计项目，其规模有限，但依然能为相关方提供一些有益的参考。对于广大游客而言，系统能够通过分析价格、评分、销量等多维度信息，帮助他们快速识别出高性价比的景点，避开“雷区”，规划出更经济、更满意的旅行路线，提升了旅游决策的效率和体验。对于旅游管理部门或景点运营方来说，系统提供的商业价值分析，比如不同区域的消费水平、热门景点的价格策略以及市场热度等，可以作为调整经营策略、进行精准营销和优化资源配置的辅助依据，有助于提升整体的服务质量和市场竞争力。从技术实践的角度看，这个项目完整地展示了如何运用大数据技术解决一个具体的行业问题，将理论知识与实际应用相结合，为类似的数据分析项目提供了一个可行的技术路径参考。
基于大数据的旅游景点推荐与商业价值分析系统-技术选型
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 详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy 数据库：MySQL
基于大数据的旅游景点推荐与商业价值分析系统-视频展示
基于大数据的旅游景点推荐与商业价值分析系统-图片展示
基于大数据的旅游景点推荐与商业价值分析系统-代码展示
from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql import functions as F
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.clustering import KMeans
spark = SparkSession.builder.appName("TourismAnalysis").getOrCreate()
def analyze_province_distribution(df):
"""
核心功能1：全国省份景点数量分布分析
业务处理：从省/市/区字段提取省份，分组统计每个省份的景点总数，并按数量降序排列。
"""
# 使用split函数从'省/市/区'字段中提取省份信息，通常以'·'分隔
province_df = df.withColumn('province', F.split(F.col('省/市/区'), '·').getItem(0))
# 按省份进行分组，并统计每个省份的景点数量
province_count_df = province_df.groupBy('province').agg(F.count('*').alias('spot_count'))
# 按景点数量降序排序，方便查看旅游资源最丰富的省份
sorted_province_df = province_count_df.orderBy(F.col('spot_count').desc())
# 展示分析结果
print("全国省份景点数量分布分析结果：")
sorted_province_df.show()
# 返回结果DataFrame，以便后续处理或保存
return sorted_province_df
def find_high_value_spots(df, score_threshold=4.5, price_threshold=100):
"""
核心功能2：高评分低价格优质景点识别分析
业务处理：筛选出用户评分高于阈值且门票价格低于阈值的景点，按评分和销量排序。
"""
# 筛选评分高于阈值且价格在0到指定阈值之间的景点
# 同时过滤掉评分为0的无效数据
high_value_df = df.filter((F.col('评分') > score_threshold) & (F.col('价格') > 0) & (F.col('价格') < price_threshold) & (F.col('评分') != 0))
# 选择需要展示给用户的字段
result_df = high_value_df.select('名称', '城市', '评分', '价格', '销量', '简介')
# 首先按评分降序排序，评分相同则按销量降序排序，确保最优质的景点排在前面
final_df = result_df.orderBy(F.col('评分').desc(), F.col('销量').desc())
# 展示分析结果，默认前20条
print("高评分低价格优质景点识别结果：")
final_df.show()
# 返回结果DataFrame
return final_df
def cluster_high_rating_spots(df, k=5):
"""
核心功能3：高星级景点空间聚类分析
业务处理：筛选高星级景点，提取其经纬度坐标，使用K-Means算法进行空间聚类。
"""
# 筛选星级为5A或4A的高质量景点
high_rating_df = df.filter(F.col('星级').isin(['5A', '4A']))
# 从'坐标'字段中拆分出经度和纬度，并转换为Double类型
# 坐标格式为"经度,纬度"
parsed_df = high_rating_df.withColumn('longitude', F.split(F.col('坐标'), ',').getItem(0).cast('double')) \
.withColumn('latitude', F.split(F.col('坐标'), ',').getItem(1).cast('double'))
# 使用VectorAssembler将经度和纬度两个特征列合并成一个特征向量
assembler = VectorAssembler(inputCols=['longitude', 'latitude'], outputCol='features')
assembled_data = assembler.transform(parsed_df)
# 创建K-Means模型实例，设置聚类数量k
kmeans = KMeans(featuresCol='features', predictionCol='cluster', k=k)
# 训练K-Means模型
model = kmeans.fit(assembled_data)
# 使用训练好的模型对数据进行转换，得到每个景点所属的聚类标签
clustered_df = model.transform(assembled_data)
# 选择原始信息和聚类结果进行展示
result_df = clustered_df.select('名称', '星级', '城市', 'longitude', 'latitude', 'cluster')
# 展示聚类结果
print("高星级景点空间聚类分析结果：")
result_df.show(50)
# 返回带有聚类标签的DataFrame
return result_df
基于大数据的旅游景点推荐与商业价值分析系统-结语
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