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    酒店推荐系统开题报告

    一、研究背景与意义

    随着旅游业的蓬勃发展和人们生活水平的提高,酒店行业迎来了前所未有的发展机遇。然而,面对众多的酒店选择,消费者往往难以在短时间内找到最适合自己需求和预算的酒店。因此,开发一款高效、智能的酒店推荐系统,对于提升消费者体验、促进酒店业发展具有重要意义。

    本研究的酒店推荐系统旨在通过分析用户的偏好、行为数据以及酒店的各项信息,为用户推荐最符合其需求的酒店。该系统不仅能够为消费者节省选择时间,提高满意度,还能帮助酒店业者更好地了解消费者需求,优化服务质量和提高运营效率。

    二、研究目的与目标

    本研究的主要目的是开发一款高效、智能的酒店推荐系统,具体目标包括:

    1. 构建用户画像:通过分析用户的历史行为数据、偏好等信息,构建用户画像,为推荐算法提供精准的用户特征。
    2. 酒店信息整合:收集并整合各类酒店信息,包括酒店位置、价格、设施、评价等,为推荐算法提供全面的酒店数据支持。
    3. 推荐算法研究:研究并应用先进的推荐算法,如协同过滤、深度学习等,根据用户画像和酒店信息为用户推荐最符合其需求的酒店。
    4. 系统开发与实现:设计并实现酒店推荐系统的功能模块,包括用户管理、酒店信息管理、推荐算法模块等,确保系统的稳定性和易用性。

    三、研究内容与方法

    本研究将围绕酒店推荐系统的设计与实现展开,具体研究内容包括:

    1. 用户画像构建:研究用户画像的构建方法,包括数据收集、预处理、特征提取等步骤,确保用户画像的准确性和全面性。
    2. 酒店信息整合:研究酒店信息的获取和整合方法,包括网络爬虫、API接口等技术手段,确保酒店数据的全面性和实时性。
    3. 推荐算法研究:研究并应用先进的推荐算法,如基于内容的推荐、协同过滤推荐、深度学习推荐等,通过实验验证算法的有效性和准确性。
    4. 系统开发与实现:设计并实现酒店推荐系统的功能模块,包括用户管理、酒店信息管理、推荐算法模块等,并进行系统测试和优化。

    本研究将采用文献综述、实验验证和案例分析等方法进行研究。首先通过文献综述了解酒店推荐系统的研究现状和发展趋势;然后通过实验验证推荐算法的有效性和准确性;最后通过案例分析验证系统的实用性和可推广性。

    四、预期成果与贡献

    本研究预期将取得以下成果和贡献:

    1. 构建一套高效、智能的酒店推荐系统,为消费者提供个性化的酒店推荐服务,提高消费者满意度和酒店运营效率。
    2. 提出一种基于用户画像和酒店信息的推荐算法,实现精准推荐,提高推荐效果和用户体验。
    3. 为酒店业者提供一套有效的数据分析工具,帮助他们更好地了解消费者需求和市场趋势,优化服务质量和提高盈利能力。

    五、研究计划与时间安排

    本研究计划分为以下阶段进行:

    1. 第一阶段(XX月-XX月):进行文献综述和需求分析,明确研究目标和内容。
    2. 第二阶段(XX月-XX月):进行用户画像构建和酒店信息整合工作,为推荐算法提供数据支持。
    3. 第三阶段(XX月-XX月):研究并应用推荐算法,进行实验验证和结果分析。
    4. 第四阶段(XX月-XX月):设计并实现酒店推荐系统的功能模块,进行系统测试和优化。
    5. 第五阶段(XX月-XX月):撰写论文并准备答辩工作。

    以上是本研究的酒店推荐系统开题报告,如有不足之处,请各位专家和老师指正。

    核心算法代码分享如下:

    1. from flask import Flask, request
    2. import json
    3. from flask_mysqldb import MySQL
    4. import io, sys
    5. # 创建应用对象
    6. app = Flask(__name__)
    7. app.config['MYSQL_HOST'] = 'bigdata'
    8. app.config['MYSQL_USER'] = 'root'
    9. app.config['MYSQL_PASSWORD'] = '123456'
    10. app.config['MYSQL_DB'] = 'hive_hotel'
    11. mysql = MySQL(app) # this is the instantiation
    12. sys.stdout = io.TextIOWrapper(sys.stdout.buffer,encoding='utf8')
    13. @app.route("/getmapcountryshowdata")
    14. def getmapcountryshowdata():
    15. filepath = r"D:\\hadoop_spark_hive_mooc2024\\server\\data\\maps\\china.json"
    16. with open(filepath, "r", encoding='utf-8') as f:
    17. data = json.load(f)
    18. return json.dumps(data, ensure_ascii=False)
    19. @app.route('/tables01')
    20. def tables01():
    21. cur = mysql.connection.cursor()
    22. cur.execute("SELECT replace(replace(REPLACE(gaode_province,'自治区',''),'省',''),'市','') gaode_province,num FROM tables01")
    23. row_headers = [x[0] for x in cur.description] # this will extract row headers
    24. rv = cur.fetchall()
    25. json_data = []
    26. print(json_data)
    27. for result in rv:
    28. json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
    29. return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)
    30. @app.route('/tables05')
    31. def tables05():
    32. cur = mysql.connection.cursor()
    33. cur.execute('''select * FROM tables05 ''')
    34. #cur.execute('''SELECT * FROM tables05 ''')
    35. row_headers = [x[0] for x in cur.description] # this will extract row headers
    36. rv = cur.fetchall()
    37. json_data = []
    38. print(json_data)
    39. for result in rv:
    40. json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
    41. return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)
    42. @app.route('/tables06')
    43. def tables06():
    44. cur = mysql.connection.cursor()
    45. cur.execute('''select * from tables06''')
    46. #cur.execute('''SELECT * FROM tables05 ''')
    47. row_headers = [x[0] for x in cur.description] # this will extract row headers
    48. rv = cur.fetchall()
    49. json_data = []
    50. print(json_data)
    51. for result in rv:
    52. json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
    53. return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)
    54. @app.route('/tables03')
    55. def tables03():
    56. cur = mysql.connection.cursor()
    57. cur.execute('''SELECT * FROM tables03 ''')
    58. row_headers = ['breakfast', 'num']
    59. #row_headers = [x[0] for x in cur.description] # this will extract row headers
    60. rv = cur.fetchall()
    61. json_data = []
    62. print(json_data)
    63. for result in rv:
    64. json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
    65. return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)
    66. @app.route('/tables02')
    67. def tables02():
    68. cur = mysql.connection.cursor()
    69. cur.execute('''SELECT * FROM tables02''')
    70. #row_headers = [x[0] for x in cur.description] # this will extract row headers
    71. row_headers = ['xinji', 'num']
    72. rv = cur.fetchall()
    73. json_data = []
    74. print(json_data)
    75. for result in rv:
    76. json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
    77. return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)
    78. @app.route('/tables04')
    79. def tables04():
    80. cur = mysql.connection.cursor()
    81. cur.execute('''SELECT * FROM tables04 order by comment desc,score desc limit 4''')
    82. #row_headers = [x[1] for x in cur.description] # this will extract row headers
    83. row_headers = ['title', 'comment','score']
    84. rv = cur.fetchall()
    85. json_data = []
    86. print(json_data)
    87. for result in rv:
    88. json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))
    89. return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)
    90. if __name__ == "__main__":
    91. #app.run(debug=True)
    92. app.run(host="0.0.0.0", port=8080, debug=False)

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  • 原文地址:https://blog.csdn.net/spark2022/article/details/139949231