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Spark旅游数据的分析与推荐系统数据库及源码36286

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简介:
本资源提供基于Spark的大规模旅游数据处理方案,包括数据分析和个性化旅行推荐系统。包含详尽数据库及完整源代码(文件编号:36286),适用于深入研究和实践应用。 (1)登录:管理员的账号由数据列表直接生成,并不需要注册过程;输入用户名密码即可进行登录操作,同时可以对自身资料执行增删改查的操作。 (2)系统用户管理:点击“系统用户”后,可对包括管理员和普通用户的账户信息进行管理和调整,支持增删改查功能。 (3)攻略数据管理:通过此选项,管理者能够查看已有的攻略列表,并添加新的攻略内容;此外还能利用下载的导入文档来批量更新或补充攻略资料。 (4)景点数据管理:点击后可浏览现有的景点数据库并增加新记录;同样支持使用导入文件的方式快速录入大量景点信息。 (5)排行信息管理:允许管理者查看和编辑排行榜的相关条目,包括添加、删除以及查询操作等。 (6)系统设置:选择“系统设置”,可以展示轮播图的内容。若需新增图片,请点击右方的添加按钮上传相应图像,并填写标题后确认提交;同时具备对所有轮播图进行增删改查的操作权限。 (7)通知公告管理:进入“通知公告管理”页面,可查看当前发布的各类消息和通告内容;如要发布新的信息,则需点击右侧的新增选项来输入必要的文本细节并完成保存流程。 (8)资源管理:选择资源管理后可以访问旅游资讯及分类目录。若希望添加更多旅游相关内容,请通过“添加”按钮上传封面图片,以此来扩展资料库的内容范围。

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客服
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  • Spark36286
    优质
    本资源提供基于Spark的大规模旅游数据处理方案,包括数据分析和个性化旅行推荐系统。包含详尽数据库及完整源代码(文件编号:36286),适用于深入研究和实践应用。 (1)登录:管理员的账号由数据列表直接生成,并不需要注册过程;输入用户名密码即可进行登录操作,同时可以对自身资料执行增删改查的操作。 (2)系统用户管理:点击“系统用户”后,可对包括管理员和普通用户的账户信息进行管理和调整,支持增删改查功能。 (3)攻略数据管理:通过此选项,管理者能够查看已有的攻略列表,并添加新的攻略内容;此外还能利用下载的导入文档来批量更新或补充攻略资料。 (4)景点数据管理:点击后可浏览现有的景点数据库并增加新记录;同样支持使用导入文件的方式快速录入大量景点信息。 (5)排行信息管理:允许管理者查看和编辑排行榜的相关条目,包括添加、删除以及查询操作等。 (6)系统设置:选择“系统设置”,可以展示轮播图的内容。若需新增图片,请点击右方的添加按钮上传相应图像,并填写标题后确认提交;同时具备对所有轮播图进行增删改查的操作权限。 (7)通知公告管理:进入“通知公告管理”页面,可查看当前发布的各类消息和通告内容;如要发布新的信息,则需点击右侧的新增选项来输入必要的文本细节并完成保存流程。 (8)资源管理:选择资源管理后可以访问旅游资讯及分类目录。若希望添加更多旅游相关内容,请通过“添加”按钮上传封面图片,以此来扩展资料库的内容范围。
  • SpringBoot(附)271322
    优质
    本项目为基于Spring Boot框架的旅游推荐系统,包含完整源代码和数据库设计。通过个性化算法,提供定制化的旅行建议与服务。 系统分为管理员和用户两部分。管理员负责处理和维护用户上传的数据,在用户尚未提供数据的情况下,可进行固定景点推荐。 对于用户功能: - 用户注册:新用户需要验证邮箱是否已存在。 - 用户登录:已有账号的用户可以登录,并根据其身份获取相应的权限。 - 分享:编辑旅行攻略并分享出行体验。 - 推荐:系统会为用户提供出行建议,包括景点、酒店推荐以及地图服务(类似马蜂窝)。 搜索功能应包含一个排行榜,依据用户的点赞和踩评来综合评估。
  • 基于SpringBoot期末大作业.zip
    优质
    本资源包含一个基于Spring Boot框架开发的旅游推荐系统的完整源代码和数据库文件,适用于高校计算机相关专业的课程设计或项目实践。 【资源介绍】毕设项目采用Java开发,基于SpringBoot框架的旅游系统设计源码.zip 该项目是个人毕业设计作品,在答辩评审中的平均分达到95分。所有代码经过测试确认无误后上传,确保可以顺利运行。 欢迎下载使用,适用于初学者学习或进阶研究。该资源主要针对计算机、通信、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师及从业者。同样适合期末课程设计、大作业以及毕业设计等场景的参考与应用。 项目整体具有较高的学习借鉴价值;对于基础能力较强的学习者来说,在现有基础上进行修改调整,实现更多功能是完全可能的。 欢迎下载并相互沟通交流,共同进步!如有疑问可提出寻求解答。
  • Python景点、论文资料演示视频
    优质
    本项目提供了一个基于Python的旅游景点智能推荐系统的完整解决方案,包括源代码、数据库设计文档、相关研究论文以及操作演示视频。 基于Python的旅游景点推荐系统源码、数据库及论文资料与演示视频,该项目为个人毕业设计项目,在答辩评审中获得了98分的好成绩。代码经过调试测试,确保可以运行。欢迎下载使用,适合初学者学习并进阶提升。 该资源主要适用于计算机科学、通信工程、人工智能和自动化等相关专业的学生、教师或从业者,并可用于期末课程设计、课程大作业及毕业设计等项目。整个项目具有较高的参考价值,基础扎实的用户可以在现有基础上进行修改调整,以实现更多不同的功能。
  • 基于Spark豆瓣阅读.zip
    优质
    本项目基于Apache Spark构建,旨在分析豆瓣阅读数据并开发个性化推荐算法,提升用户体验和平台粘性。 基于Spark的豆瓣阅读分析与推荐系统适合新手小白和在校学生使用,请务必查看配套的说明文档。
  • 基于Spark商品.zip
    优质
    本项目为一个基于Apache Spark的大数据平台应用,专注于构建高效、精准的商品推荐系统。通过深度挖掘用户行为数据,实现个性化商品推荐,提升用户体验和购物效率。 【项目资源】: 包含前端、后端、移动开发、操作系统、人工智能、物联网、信息化管理、数据库、硬件开发、大数据以及课程资源、音视频内容与网站开发等各类技术项目的源代码。 涵盖STM32、ESP8266、PHP、QT、Linux系统环境下的编程语言如C++和Java,Python脚本编写,Web前端框架及后端服务的实现,iOS移动应用开发工具包(SDK),以及EDA设计自动化软件与Proteus仿真器等项目的源码。 【项目质量】: 所有提供的代码均经过严格测试确保可以正常运行。 只有在确认功能无误的情况下才会上传发布。 【适用人群】: 适合希望学习不同技术领域的新手或进阶开发者使用。 可用于毕业设计、课程作业、大作业任务以及工程实训等初期项目的参考与实施。 【附加价值】: 这些项目具备较高的研究和开发借鉴意义,同时也可以直接修改复用。 对于具有一定技术水平或者热衷于深入探索的用户来说,在此基础上进行二次创作或功能扩展将十分方便快捷。 【沟通交流】: 若在使用过程中遇到任何问题,请随时提出疑问,博主会尽快给予解答指导。 欢迎下载并实践应用这些资源,并鼓励大家互相学习探讨,共同提升技能水平。
  • 基于Spark电商
    优质
    本项目基于Apache Spark开发,实现了一个高效、灵活的大数据电商平台个性化推荐引擎,旨在通过分析用户行为数据优化商品推荐效果。 大数据项目电商推荐系统的源码已修改并成功运行。如需获取相关论文,请联系我以便免积分下载。请注意,有时会根据下载量自动设置需要积分下载的情况,如有此情况请联系我进行调整。文章详情可参考原文链接中的内容。
  • Python Flask网站可视化.zip
    优质
    本资源提供了一个使用Python Flask框架构建的旅游网站数据处理项目源代码及数据库。该项目涵盖了网站数据分析和信息可视化的实现方法。 源代码已经过本地编译并可运行,在下载完成后只需配置相应的环境即可使用。所有功能均已获得老师的认可,并能满足需求,如有需要可以放心下载。
  • Python毕业设计:爬虫、可视化+Django框架
    优质
    本项目为基于Python的旅游推荐系统毕业设计,涵盖网页数据爬取、深度分析及可视化展示,并应用了Django框架进行开发。 本系统旨在解决旅游信息获取滞后及线下旅行社服务成本高的问题,并采用网络爬虫技术设计思想构建了一个基于Python的旅游推荐平台。该平台以Python语言为基础,利用requests库从去哪儿网抓取旅游数据,编写规则抽取网页中的相关信息并进行必要的筛选和提取工作;同时使用MySQL数据库存储这些信息。 在系统架构上,则运用Django框架搭建,并通过协同过滤算法来实现对用户的个性化旅行建议服务。整个项目涵盖了从爬虫获取、数据分析到最终推荐展示的全流程操作。具体功能包括价格与销量分析,城市及景点等级评估,首页数据概览以及评分情况统计等模块。 综述而言,本系统不仅提高了旅游信息检索效率和用户体验度,并通过可视化技术直观地展示了各类关键指标的变化趋势。