商品详情
本项目是一款基于Apache Spark与Hive大数据技术栈开发的酒店数据分析与智能推荐系统源码。
系统以北京地区酒店为研究对象，整合用户预订记录、评论内容及酒店属性等多源数据，通过高效的数据处理流程实现精准推荐与运营洞察。
所有原始数据经由爬虫采集后存储于HDFS分布式文件系统中，形成统一的数据底层支撑。
系统采用Selenium技术实现动态网页数据抓取，确保酒店信息与用户评价的实时获取。
采集到的数据自动导入Hadoop分布式文件系统（HDFS），保障海量数据的高可用性与扩展性。
在此基础上，利用Hive构建结构化数据仓库，支持标准SQL语法进行复杂查询、聚合统计与维度分析，提升数据管理效率。
借助Spark强大的内存计算能力，系统对原始数据执行高效清洗操作，包括去除重复项、修正异常值以及填补缺失字段，全面提升数据质量。
针对用户评论等非结构化文本数据，实施专项文本清洗策略，过滤噪声信息并提取关键语义特征，为后续情感分析和推荐模型训练奠定基础。
系统核心推荐模块采用基于用户的协同过滤算法（UserCF），通过分析用户历史浏览行为和评分偏好，挖掘相似用户群体的兴趣模式，进而生成个性化的酒店推荐列表。
该算法具备良好的可扩展性，适用于大规模用户场景下的实时推荐服务。
前端界面使用HTML、CSS、JavaScript结合ECharts图表库，打造直观的数据可视化大屏，涵盖用户行为趋势、酒店热度分布及推荐效果分析等多维度报表。
后端采用Django框架实现业务逻辑控制与API接口服务，数据库层面融合MySQL与Hive，分别承担关系型数据管理与大数据分析任务。
本系统不仅提供完整的直拍源码，还支持可视化后台管理功能，便于数据监控与系统维护。
适用于高校科研、企业级OTA平台优化、酒店集团数字化转型等多种场景。
部署服务可选，帮助用户快速上线运行，实现数据驱动的智能决策支持。
发货方式
自动：在特色服务中标有自动发货的商品，拍下后，源码类 软件类 商品会在订单详情页显示来自卖家的商品下载链接，点卡类 商品会在订单详情直接显示卡号密码。
手动：未标有自动发货的的商品，付款后，商品卖家会收到平台的手机短信、邮件提醒，卖家会尽快为您发货，如卖家长时间未发货，买家也可通过订单上的QQ或电话主动联系卖家。
退款说明
1、源码类：商品详情(含标题)与实际源码不一致的（例：描述PHP实际为ASP、描述的功能实际缺少、功能不能正常使用等）！有演示站时，与实际源码不一致的（但描述中有"不保证完全一样、可能有少许偏差"类似显著公告的除外）；
2、营销推广类：未达到卖家描述标准的；
3、点卡软件类：所售点卡软件无法使用的；
3、发货：手动发货商品，在卖家未发货前就申请了退款的；
4、服务：卖家不提供承诺的售后服务的；（双方提前有商定和描述中有显著声明的除外）
5、其他：如商品或服务有质量方面的硬性常规问题的。未符合详情及卖家承诺的。
注：符合上述任一情况的，均支持退款，但卖家予以积极解决问题则除外。交易中的商品，卖家无法修改描述！
注意事项
1、在付款前，双方在QQ上所商定的内容，也是纠纷评判依据（商定与商品描述冲突时，以商定为准）；
2、源码商品，同时有网站演示与商品详情图片演示，且网站演示与商品详情图片演示不一致的，默认按商品详情图片演示作为纠纷评判依据（卖家有特别声明或有额外商定的除外）；
3、点卡软件商品，默认按商品详情作为纠纷评判依据（特别声明或有商定除外）；
4、营销推广商品，默认按商品详情作为纠纷评判依据（特别声明或有商定除外）；
5、在有"正当退款原因和依据"的前提下，写有"一旦售出，概不支持退款"等类似的声明，视为无效声明；
6、虽然交易产生纠纷的几率很小，卖家也肯定会给买家最完善的服务！但请买卖双方尽量保留如聊天记录这样的重要信息，以防产生纠纷时便于送码网快速介入处理。
淘好品声明
1、作为第三方中介平台，依据双方交易合同（商品描述、交易前商定的内容）来保障交易的安全及买卖双方的权益；
2、平台上所有的资源都是亲测无误的，在平台下单安全有保障，有任何问题，可以随时联系在线客服。
