基于大数据处理的旅行方案推荐系统开题报告

 2022-01-31 21:13:04

1. 研究目的与意义、国内外研究现状(文献综述)

研究背景:

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2. 研究的基本内容和问题

研究目标、内容:
1. 通过爬虫的技术手段,获取全国(重点)城市的旅游交通信息(飞机、火车、酒店等)以及重点的景点的相关信息,经过数据处理后,存储到数据库中。
2. 通过用户输出的相关信息,获取到用户较为模糊的出行方案需求。并依此从数据库存储的交通信息中,查找到符合用户出行方案并且较为实惠的交通方案。
3. 根据爬虫取下的景点数据给用户,用户从景点中挑选出自己中意的景点后进行进一步的酒店筛选。
4. 通过距离的计算,和酒店价格、评价等方式的筛选,最终给用户推荐数个合适去各大景点游玩的酒店。

5. 最终,通过给出具体的从酒店出发去景点的出行交通方案,并结合前面的旅行交通方案和酒店住宿方案,给出出行旅游总方案。

拟解决的关键问题:
1. 爬虫获取大量信息,并对信息作出处理。
2. 根据模糊的出行需求,筛选实惠的出行交通方案。
3. 根据选择的景点,以及对酒店的相关约束,选择最为合适的酒店推荐给用户。
4. 根据酒店方案和景点方案,给出城市内部的交通方案选择。

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3. 研究的方法与方案

研究方法:

采用 java 爬虫爬取数据并保存到 mysql 数据库之中,数据库内数据定期通过爬虫来更新到实时状态。并通过 web 界面方式展现给用户。

技术路线、实验方案:

1.使用 java 爬虫,从携程、去哪儿等旅游出行网站上获取关于火车、飞机、酒店等相关信息,并将其存入 mysql 数据库。2.用户即使输入模糊的出行需求的时候,也可以根据这些需求,筛选出实惠的交通旅游方式。3.网页上给用户提供旅游目的地的相关重点景点,从数据库中查询。4.用户选择景点后,根据酒店去景点相对距离、价格、酒店的评价等,筛选出合适的酒店给用户推荐。5.用户选择酒店后,通过百度、高德地图方案,给用户提供出行选择。

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4. 研究创新点

特色或创新之处

1. 现在市面上的旅游出行系统,例如携程、去哪儿等系统,都只简单的提供了出行的搜索功能,并且很难对用户比较模糊的出行需求,例如“下个月想选一天周三到周五去海南旅游,不知道有什么景点,怎么样最划算”,这种出行需求可能需要用户在携程上反复查询,消耗大量时间和精力才能做出一个相对完善的计划,我想做的这个出行方案,首先就是对用户模糊的出行需求,给出一个较为简略的流程,让用户可以快速的获得一个出行规划方案。

2. 酒店的选择,以往我们出行时酒店的选择,基本纯靠人。也就是纯粹的去想住在哪里,怎么住方便去我想要去的景点,也想找一个评分价格相对合适自己的酒店,这些都得靠手动去搜索,但是实际上,这些工作都可以由计算机来给我们代劳一部分。我的创新在于可以根据酒店距离景点距离以及酒店评分、价格等要素,来给用户快速推荐想要的酒店。

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5. 研究计划与进展

毕设时间从 2020 年 1 月 10 日开始计算,计划 100 天内完成,也就是 2020 年 4月 18 日

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