開題報告
題目：Spark+SpringBoot旅游推薦系統(tǒng)
一基公、選題背景及意義
隨著互聯(lián)網(wǎng)和移動互聯(lián)網(wǎng)的普及，旅游業(yè)得到了前所未有的發(fā)展疮薇。傳統(tǒng)的旅游推薦方式多依賴于旅行社的推薦或個人的經(jīng)驗分享笤昨，存在信息滯后、缺乏個性化等問題停士。隨著消費者對旅游體驗的需求日益多樣化和個性化挖帘，傳統(tǒng)的推薦方式已難以滿足市場需求。因此恋技，開發(fā)一個高效拇舀、智能的旅游推薦系統(tǒng)變得尤為重要。
本課題旨在設(shè)計并實現(xiàn)一種基于Spark和SpringBoot的旅游推薦系統(tǒng)蜻底，利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)骄崩，提升旅游推薦的準(zhǔn)確性和實時性，優(yōu)化用戶體驗。通過該系統(tǒng)要拂，游客可以更方便地獲取個性化的旅游路線和景點推薦抠璃，提高旅游滿意度；同時脱惰，旅游企業(yè)可以更有效地了解市場需求搏嗡，優(yōu)化資源配置，提升服務(wù)質(zhì)量拉一。
二采盒、國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
改革開放以來，中國旅游業(yè)經(jīng)歷了起步舅踪、成長纽甘、拓展和綜合發(fā)展四個階段，實現(xiàn)了從旅游短缺型國家到旅游大國的歷史性跨越抽碌。近年來，隨著在線旅游平臺的普及决瞳，各種旅游垂直網(wǎng)站開始興起货徙，如去哪兒、酷訊皮胡、螞蜂窩等痴颊。然而，這些平臺在旅游推薦方面仍存在諸多不足屡贺，如推薦算法簡單蠢棱、缺乏個性化、數(shù)據(jù)利用不充分等問題甩栈。
國外在旅游推薦系統(tǒng)方面的研究相對較早泻仙，涌現(xiàn)出了一批成熟的旅游推薦系統(tǒng)，如TripAdvisor量没、Kayak等玉转。這些系統(tǒng)利用大數(shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，實現(xiàn)了個性化的旅游推薦殴蹄，提升了用戶體驗究抓。然而，由于國內(nèi)外旅游市場的差異袭灯，這些系統(tǒng)并不能完全適應(yīng)中國市場的需求刺下。
三、研究內(nèi)容與方法
- 研究內(nèi)容
本課題的研究內(nèi)容主要包括以下幾個方面：
數(shù)據(jù)收集與存儲：使用Hadoop HDFS作為數(shù)據(jù)存儲平臺稽荧，存儲用戶的歷史行為數(shù)據(jù)橘茉、旅游景點的詳細(xì)信息、用戶評論數(shù)據(jù)等。
數(shù)據(jù)預(yù)處理與特征提绒囫：利用Hadoop MapReduce框架對原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗夷蚊、過濾和轉(zhuǎn)換，提取用戶的偏好特征髓介、地理位置信息等關(guān)鍵特征惕鼓。
推薦算法設(shè)計：結(jié)合Spark中的機(jī)器學(xué)習(xí)庫，設(shè)計并實現(xiàn)個性化推薦算法唐础，包括基于內(nèi)容的推薦箱歧、協(xié)同過濾推薦等，以提升推薦系統(tǒng)的準(zhǔn)確性和覆蓋率一膨。
系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計：基于Spark和SpringBoot的分布式架構(gòu)設(shè)計旅游推薦系統(tǒng)呀邢，包括數(shù)據(jù)分片存儲、任務(wù)調(diào)度和資源管理等豹绪，保證系統(tǒng)的高可用性和可擴(kuò)展性价淌。
系統(tǒng)實現(xiàn)與性能優(yōu)化：使用Java語言開發(fā)系統(tǒng)，使用Vue.js構(gòu)建用戶界面瞒津，后端采用SpringBoot框架蝉衣，并使用MySQL作為數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。對系統(tǒng)進(jìn)行性能優(yōu)化巷蚪，包括任務(wù)并行度調(diào)整病毡、資源利用率優(yōu)化等。
- 研究方法
本課題采用以下研究方法：
文獻(xiàn)研究法：通過閱讀國內(nèi)外相關(guān)文獻(xiàn)屁柏，了解旅游推薦系統(tǒng)的發(fā)展現(xiàn)狀與趨勢啦膜，為本課題的研究提供理論基礎(chǔ)。
實證研究法：通過實際的數(shù)據(jù)收集淌喻、處理和分析僧家，驗證推薦算法的準(zhǔn)確性和有效性。
系統(tǒng)開發(fā)法：利用Hadoop似嗤、Spark啸臀、Java、Vue.js等技術(shù)和工具烁落，進(jìn)行系統(tǒng)開發(fā)和測試乘粒。
四、預(yù)期目標(biāo)
通過本課題的研究伤塌，預(yù)期實現(xiàn)以下目標(biāo)：
設(shè)計并實現(xiàn)一個基于Spark和SpringBoot的旅游推薦系統(tǒng)灯萍，實現(xiàn)個性化的旅游路線和景點推薦。
優(yōu)化推薦算法每聪，提高推薦的準(zhǔn)確性和實時性旦棉，提升用戶體驗齿风。
對系統(tǒng)進(jìn)行性能優(yōu)化，保證系統(tǒng)的高可用性和可擴(kuò)展性绑洛。
為旅游企業(yè)提供數(shù)據(jù)支持和決策依據(jù)救斑，促進(jìn)旅游資源的合理開發(fā)與利用。
五真屯、進(jìn)度安排
2024年09月07日—2024年11月30日：查閱和收集課題相關(guān)資料脸候，進(jìn)行市場調(diào)研，確定選題绑蔫。
2024年12月01日—2024年12月31日：進(jìn)一步查閱資料运沦，撰寫開題報告，準(zhǔn)備開題配深、答辯携添。
2025年01月01日—2025年03月06日：系統(tǒng)規(guī)劃、整體規(guī)劃篓叶、詳細(xì)設(shè)計烈掠、編寫代碼。
2025年03月07日—2025年04月18日：系統(tǒng)測試缸托，包括功能測試向叉、性能測試等。
2025年04月19日—2025年04月28日：撰寫畢業(yè)論文嗦董。
2025年04月29日—2025年05月09日：修改論文并提交論文正稿。
2025年05月10日—2025年05月22日：由指導(dǎo)老師評閱瘦黑，修改完善論文京革，準(zhǔn)備畢業(yè)答辯。
六幸斥、參考文獻(xiàn)
[此處列出相關(guān)文獻(xiàn)匹摇，由于篇幅限制，未列出具體文獻(xiàn)]
以上是《Spark+SpringBoot旅游推薦系統(tǒng)》的開題報告甲葬，希望對本課題的研究有所幫助廊勃。
