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计算机毕业设计Hadoop+Spark+DeepSeek-R1大模型民宿推荐系统 Hive民宿可视化民宿爬虫大数据毕业设计（源码+LW文档+PPT+讲解）

摘要

随着大数据技术的飞速发展，民宿行业逐渐成为人们出行的重要选择。如何通过大数据技术构建民宿推荐系统，提高用户体验，是本研究的核心目标。本文主要基于Hadoop、Spark以及DeepSeek-R1大模型技术，结合Hive进行数据可视化分析，设计并实现了一套民宿推荐系统。此外，本系统还包括民宿数据爬虫部分，能够从多个民宿网站抓取数据进行分析，最后通过可视化展示帮助用户选择合适的民宿。本文将详细介绍系统的设计与实现过程，包括技术架构、数据处理、模型训练、推荐算法、可视化界面等方面。

关键词

Hadoop, Spark, DeepSeek-R1, 民宿推荐系统, Hive, 大数据, 数据爬虫, 可视化

1. 引言

随着民宿行业的蓬勃发展，如何为用户提供精准的民宿推荐，成为了当前亟待解决的问题。传统的推荐算法主要基于用户历史数据或相似度计算，但随着数据规模的增加，单纯的推荐方式已难以满足需求。因此，结合Hadoop、Spark等大数据技术和DeepSeek-R1大模型的深度学习能力，设计一套能够高效处理大数据并提供精准推荐的系统，是本文研究的主要内容。

1.1 研究背景

近年来，民宿作为一种新型的住宿形式，受到了大量用户的青睐。如何利用大数据技术对海量的民宿信息进行处理和分析，并为用户提供个性化推荐，是民宿平台开发者面临的重要问题。

1.2 研究目标

本研究的目标是基于Hadoop和Spark构建一个大数据处理平台，通过DeepSeek-R1模型进行深度学习，设计一个民宿推荐系统，并利用Hive进行数据存储与查询，最终实现系统的可视化。

2. 系统设计与架构

2.1 系统架构概述

系统架构主要由以下几个部分组成：

数据采集模块：使用Python编写爬虫程序从各大民宿网站抓取数据，包括房源信息、用户评论等。
数据存储与处理模块：使用Hadoop和Hive进行数据的存储与处理，Spark负责大规模的数据分析与计算。
推荐算法模块：使用DeepSeek-R1大模型进行数据训练，基于用户偏好和历史数据进行民宿推荐。
数据可视化模块：使用可视化工具展示民宿信息，包括房源分布、评分分析等。

2.2 技术选型

Hadoop：用于分布式存储和计算，提供强大的数据处理能力。
Spark：负责分布式数据处理，提供比Hadoop MapReduce更高效的数据分析能力。
DeepSeek-R1大模型：基于深度学习的推荐算法，用于处理和分析用户行为数据。
Hive：用于数据存储与查询，简化了大数据的操作。
Python：用于编写爬虫程序，抓取民宿数据。

3. 数据采集与爬虫

3.1 数据源

为了实现民宿推荐系统，本项目抓取了以下民宿网站的数据：

Airbnb
小猪短租
途家

每个网站的数据包括房源信息（价格、地址、房型等）和用户评价（评分、评论内容等）。

3.2 爬虫设计

使用Python中的requests和BeautifulSoup库进行网页数据抓取。爬虫程序定时抓取各大民宿网站的最新数据，并将抓取的数据存储在Hadoop分布式文件系统（HDFS）中。

pythonCopy Code
import requests
from bs4 import BeautifulSoup

def fetch_airbnb_data(url):
    response = requests.get(url)
    soup = BeautifulSoup(response.text, 'html.parser')
    listings = soup.find_all('div', class_='listing')
    data = []
    for listing in listings:
        name = listing.find('span', class_='name').text
        price = listing.find('span', class_='price').text
        data.append({'name': name, 'price': price})
    return data

4. 数据存储与处理

4.1 Hadoop与Hive

使用Hadoop HDFS来存储民宿数据，确保数据的分布式存储与管理。Hive则作为数据查询和管理工具，能够高效地进行数据分析。

数据存储格式采用Parquet格式，以提高存储与查询效率。

4.2 Spark数据处理

利用Spark对民宿数据进行清洗、处理和分析。例如，处理缺失值、重复数据、转化数据格式等。通过Spark的MLlib库实现基础的推荐算法，如基于协同过滤的推荐系统。

pythonCopy Code
from pyspark.ml.recommendation import ALS
from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName('RecommenderSystem').getOrCreate()
data = spark.read.csv("hdfs://path/to/airbnb_data.csv", header=True, inferSchema=True)
als = ALS(userCol="userId", itemCol="itemId", ratingCol="rating", nonnegative=True, implicitPrefs=True)
model = als.fit(data)
predictions = model.transform(data)

5. DeepSeek-R1大模型与推荐算法

5.1 推荐算法简介

本系统使用基于深度学习的推荐算法——DeepSeek-R1模型。该模型利用用户历史行为和民宿信息进行建模，结合用户画像、物品特征和历史交互数据，生成个性化的推荐结果。

5.2 DeepSeek-R1模型训练

使用大量的历史数据来训练DeepSeek-R1模型。通过不断调整超参数和优化模型结构，提升推荐的准确性和用户体验。

6. 数据可视化

6.1 Hive可视化

通过Hive查询功能，结合数据可视化工具（如Tableau、PowerBI等）对民宿数据进行展示。展示内容包括房源分布图、评分分析、价格趋势等。

6.2 示例可视化图表

pythonCopy Code
import matplotlib.pyplot as plt

def plot_price_distribution(data):
    prices = [item['price'] for item in data]
    plt.hist(prices, bins=30, edgecolor='black')
    plt.title('Price Distribution of Listings')
    plt.xlabel('Price')
    plt.ylabel('Frequency')
    plt.show()

7. 案例与场景分析

7.1 案例一：根据用户历史选择推荐民宿

假设用户A浏览过多个价格适中的民宿，系统可以根据用户A的历史行为和偏好，通过推荐算法生成一组类似的民宿推荐，帮助用户更高效地找到合适的住宿。

7.2 案例二：房东定价策略优化

通过分析用户的评分、评价内容以及价格与评分的关系，系统可以帮助房东调整民宿定价策略，优化收益。

8. 结果与讨论

8.1 系统评估

通过与传统的基于协同过滤的推荐系统对比，本文提出的基于DeepSeek-R1的大数据推荐系统具有更高的推荐准确性和用户满意度。

8.2 未来工作

未来可以通过进一步优化模型，结合用户行为的时效性、地理位置等因素，提升系统的智能化水平。

9. 结论

本研究设计并实现了一套基于Hadoop、Spark和DeepSeek-R1的大数据民宿推荐系统，结合Hive进行数据存储与查询，利用深度学习模型提供精准的个性化推荐。通过爬虫抓取数据并进行可视化分析，系统能够有效提升用户体验，并为民宿行业提供数据支持和决策依据。

参考文献

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