欢迎来到尧图网

客户服务 关于我们

您的位置:首页 > 新闻 > 国际 > 计算机毕业设计Spark+SpringBoot旅游推荐系统 旅游景点推荐 旅游可视化 旅游爬虫 景区客流量预测 旅游大数据 大数据毕业设计

计算机毕业设计Spark+SpringBoot旅游推荐系统 旅游景点推荐 旅游可视化 旅游爬虫 景区客流量预测 旅游大数据 大数据毕业设计

2024/12/22 1:53:49 来源:https://blog.csdn.net/spark2022/article/details/144185930  浏览:    关键词:计算机毕业设计Spark+SpringBoot旅游推荐系统 旅游景点推荐 旅游可视化 旅游爬虫 景区客流量预测 旅游大数据 大数据毕业设计

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!

温馨提示:文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片!

作者简介:Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验,被多个学校常年聘为校外企业导师,指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导,有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容:Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围:免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

收藏点赞不迷路  关注作者有好处

                                         文末获取源码

感兴趣的可以先收藏起来,还有大家在毕设选题,项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望帮助更多的人

介绍资料

开题报告

题目:基于Spark与SpringBoot的旅游推荐系统设计与实现


一、研究背景与意义

随着互联网技术的飞速发展,旅游业迎来了前所未有的发展机遇。消费者对于旅游的需求日益多样化和个性化,传统的旅游推荐方式已难以满足市场需求。因此,开发一个高效、智能的旅游推荐系统显得尤为重要。

Spark作为当前主流的大数据处理框架,具有处理速度快、易于使用、支持多种语言、兼容性强等特点,非常适合用于处理大规模旅游数据。而SpringBoot作为Spring框架的一个分支,简化了Spring应用的创建和部署过程,使得开发者能够更快速地构建Web应用。将Spark与SpringBoot结合,可以充分利用两者在数据处理和Web开发方面的优势,构建出一个高性能、可扩展的旅游推荐系统。

本研究旨在设计并实现一个基于Spark与SpringBoot的旅游推荐系统,通过收集和分析用户行为数据、旅游景点信息、用户评价等数据,利用机器学习算法进行个性化推荐,为用户提供更加精准、符合其需求的旅游方案。同时,该系统还可以为旅游企业提供数据支持和决策依据,帮助其更好地了解市场需求,优化资源配置,提升服务质量。

二、研究现状

当前,旅游推荐系统的研究已经取得了一定的进展。国内外学者在推荐算法、用户画像、数据挖掘等方面进行了深入研究,并提出了多种有效的推荐方法和模型。然而,现有的旅游推荐系统仍存在一些问题,如推荐精度不高、个性化程度不足、系统可扩展性差等。

在数据处理方面,虽然Hadoop等大数据处理框架已经得到了广泛应用,但其在处理速度和易用性方面仍存在不足。而Spark作为新一代的大数据处理框架,具有更高的处理速度和更强的易用性,更适合用于处理大规模旅游数据。

在Web开发方面,SpringBoot作为Spring框架的一个分支,简化了Spring应用的创建和部署过程,提高了开发效率。将SpringBoot与Spark结合,可以充分利用两者在数据处理和Web开发方面的优势,构建出一个高性能、可扩展的旅游推荐系统。

三、研究目标与内容

研究目标

本研究旨在设计并实现一个基于Spark与SpringBoot的旅游推荐系统,通过收集和分析用户行为数据、旅游景点信息、用户评价等数据,利用机器学习算法进行个性化推荐,为用户提供更加精准、符合其需求的旅游方案。同时,该系统还可以为旅游企业提供数据支持和决策依据。

研究内容
  1. 系统架构设计:结合Spark与SpringBoot的特点,设计系统的整体架构,包括数据收集与存储模块、数据处理与分析模块、推荐算法模块、用户交互模块等。

  2. 数据处理与分析:利用Spark对收集到的用户行为数据、旅游景点信息、用户评价等数据进行清洗、转换和存储,为后续推荐算法提供数据支持。

  3. 推荐算法设计:根据用户的历史行为数据和当前需求,设计并实现一种基于内容的推荐算法和一种基于协同过滤的推荐算法,并进行算法优化和性能评估。

  4. 用户交互界面设计:利用SpringBoot和前端技术,设计并实现一个友好的用户交互界面,方便用户查看推荐结果和进行反馈。

  5. 系统测试与优化:对系统进行功能测试和性能测试,确保系统的稳定性和可扩展性。同时,根据测试结果对系统进行优化和改进。

四、研究方法与技术路线

研究方法

本研究采用文献调研、实验验证和案例分析相结合的方法进行研究。首先,通过文献调研了解国内外旅游推荐系统的研究现状和发展趋势;其次,通过实验验证所设计的推荐算法的有效性和性能;最后,通过案例分析展示系统的实际应用效果。

技术路线
  1. 数据收集与存储:利用Hadoop HDFS等分布式存储技术存储大规模旅游数据;利用Spark SQL等工具对数据进行清洗和转换。

  2. 数据处理与分析:利用Spark的MLlib等机器学习库对数据进行特征提取和分类;利用Spark的Streaming模块对数据进行实时处理和分析。

  3. 推荐算法设计:结合基于内容的推荐算法和基于协同过滤的推荐算法的优点,设计并实现一种混合推荐算法;利用交叉验证等方法对算法进行性能评估和优化。

  4. 用户交互界面设计:利用SpringBoot和Vue.js等前端技术设计并实现一个友好的用户交互界面;利用Ajax等技术实现前后端数据交互和实时更新。

  5. 系统测试与优化:利用JUnit等工具对系统进行单元测试和功能测试;利用JMeter等工具对系统进行性能测试和负载测试;根据测试结果对系统进行优化和改进。

五、研究计划与进度安排

  1. 第一阶段(2023年X月-2023年X月):进行文献调研和需求分析,确定系统的功能需求和性能要求;设计系统的整体架构和各个模块的功能;收集并整理相关的旅游数据。

  2. 第二阶段(2023年X月-2023年X月):实现数据收集与存储模块、数据处理与分析模块的功能;设计并实现推荐算法模块的核心算法;搭建用户交互界面的基本框架。

  3. 第三阶段(2023年X月-2023年X月):完善用户交互界面的功能和界面设计;对系统进行功能测试和性能测试;根据测试结果对系统进行优化和改进。

  4. 第四阶段(2023年X月-2023年X月):撰写毕业论文和答辩准备;整理研究成果和文档资料;进行毕业答辩。

六、预期成果与创新点

预期成果
  1. 设计并实现一个基于Spark与SpringBoot的旅游推荐系统原型;
  2. 发表相关学术论文或技术报告;
  3. 申请相关软件著作权或专利。
创新点
  1. 将Spark与SpringBoot相结合,充分利用两者在数据处理和Web开发方面的优势,构建出一个高性能、可扩展的旅游推荐系统;
  2. 设计并实现了一种混合推荐算法,结合了基于内容的推荐算法和基于协同过滤的推荐算法的优点,提高了推荐的准确性和个性化程度;
  3. 提出了基于实时数据的推荐策略,能够根据用户的实时需求和反馈进行动态调整和优化推荐结果。

以上是《基于Spark与SpringBoot的旅游推荐系统设计与实现》的开题报告,希望对本课题的研究有所帮助。如有任何建议或意见,请随时提出。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研,适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发,不是模版!不容易跟班里人重复!

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来,点赞关注不迷路,想学习更多项目可以查看主页,大家在毕设选题,项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询,希望可以帮助同学们顺利毕业!🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制,获取完整文章或源码、代做项目的,拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注,不迷路,下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻

版权声明:

本网仅为发布的内容提供存储空间,不对发表、转载的内容提供任何形式的保证。凡本网注明“来源:XXX网络”的作品,均转载自其它媒体,著作权归作者所有,商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处。

我们尊重并感谢每一位作者,均已注明文章来源和作者。如因作品内容、版权或其它问题,请及时与我们联系,联系邮箱:809451989@qq.com,投稿邮箱:809451989@qq.com