商品详情
本系统是一套基于Apache Spark和Hive的大规模酒店数据分析与智能推荐解决方案。
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，利用大数据技术栈实现高效的数据采集、清洗、存储与分析，并结合机器学习算法提供精准的个性化推荐服务。
系统包含数据爬取、分布式存储、数据清洗、智能推荐与可视化展示五大核心模块。
通过Selenium框架实现对主流旅游网站的自动化数据抓取，确保信息实时更新。
所有原始数据统一存入HDFS（Hadoop分布式文件系统），形成高可用、可扩展的数据底层支撑。
采用Hive作为结构化数据仓库，支持标准SQL语法进行复杂查询与多维度统计分析。
借助Spark强大的内存计算能力，对原始数据执行去重、缺失值填充、异常值过滤等清洗操作，提升数据质量。
针对用户评论等非结构化文本数据，实施分词、停用词过滤与情感关键词提取，为后续分析奠定基础。
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与偏好相似度，计算用户间的相似性并生成定制化酒店推荐列表，显著提高推荐准确率与用户体验满意度。
系统配备可视化大屏，使用ECharts将用户行为趋势、热门酒店排行、评分分布等关键指标以柱状图、折线图、热力图等形式直观呈现。
后端基于Django开发管理系统，支持数据监控、参数配置与运营分析。
数据库层面融合MySQL与Hive，兼顾事务处理与海量数据分析需求。
前端采用HTML/CSS/JavaScript+ECharts实现响应式图表展示；后端使用Python Django构建服务接口；数据存储依托MySQL与Hive双引擎；推荐算法基于UserCF模型；爬虫模块由Selenium驱动浏览器模拟真实访问；整体大数据处理流程运行于Spark框架之上。
该系统具备高并发处理能力与良好的扩展性，适用于在线旅游平台、酒店集团或数据分析公司。
不仅可为用户提供精准住宿建议，还能辅助管理者优化定价策略、提升服务质量，实现数据驱动的精细化运营。
提供完整源码，支持定制化部署（费用另计）。
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。
