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

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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。

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介绍资料

开题报告

题目：Spark+SpringBoot旅游推荐系统

一、选题背景及意义

随着互联网和移动互联网的普及，旅游业得到了前所未有的发展。传统的旅游推荐方式多依赖于旅行社的推荐或个人的经验分享，存在信息滞后、缺乏个性化等问题。随着消费者对旅游体验的需求日益多样化和个性化，传统的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变得尤为重要。

本课题旨在设计并实现一种基于Spark和SpringBoot的旅游推荐系统，利用大数据和人工智能技术，提升旅游推荐的准确性和实时性，优化用户体验。通过该系统，游客可以更方便地获取个性化的旅游路线和景点推荐，提高旅游满意度；同时，旅游企业可以更有效地了解市场需求，优化资源配置，提升服务质量。

二、国内外研究现状

改革开放以来，中国旅游业经历了起步、成长、拓展和综合发展四个阶段，实现了从旅游短缺型国家到旅游大国的历史性跨越。近年来，随着在线旅游平台的普及，各种旅游垂直网站开始兴起，如去哪儿、酷讯、蚂蜂窝等。然而，这些平台在旅游推荐方面仍存在诸多不足，如推荐算法简单、缺乏个性化、数据利用不充分等问题。

国外在旅游推荐系统方面的研究相对较早，涌现出了一批成熟的旅游推荐系统，如TripAdvisor、Kayak等。这些系统利用大数据和人工智能技术，实现了个性化的旅游推荐，提升了用户体验。然而，由于国内外旅游市场的差异，这些系统并不能完全适应中国市场的需求。

三、研究内容与方法

1. 研究内容

本课题的研究内容主要包括以下几个方面：

数据收集与存储：使用Hadoop HDFS作为数据存储平台，存储用户的历史行为数据、旅游景点的详细信息、用户评论数据等。
数据预处理与特征提取：利用Hadoop MapReduce框架对原始数据进行清洗、过滤和转换，提取用户的偏好特征、地理位置信息等关键特征。
推荐算法设计：结合Spark中的机器学习库，设计并实现个性化推荐算法，包括基于内容的推荐、协同过滤推荐等，以提升推荐系统的准确性和覆盖率。
系统架构设计：基于Spark和SpringBoot的分布式架构设计旅游推荐系统，包括数据分片存储、任务调度和资源管理等，保证系统的高可用性和可扩展性。
系统实现与性能优化：使用Java语言开发系统，使用Vue.js构建用户界面，后端采用SpringBoot框架，并使用MySQL作为数据库管理系统。对系统进行性能优化，包括任务并行度调整、资源利用率优化等。