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基于大数据的携程酒店评论数据可视化分析系统-功能介绍

本系统全称为《基于Python大数据与AI技术的携程酒店评论数据可视化分析系统》，是一个集数据采集、处理、分析与可视化于一体的综合性数据科学毕业设计项目。项目技术架构以后端分离为核心，数据处理层采用主流的大数据框架Hadoop HDFS作为分布式文件存储系统，利用Apache Spark作为核心计算引擎，通过PySpark接口实现所有分布式数据处理与分析任务，充分发挥了Spark基于内存计算的高效性能。后端服务层基于Python的Django框架构建，负责提供RESTful API接口，调度数据分析任务并向前端提供结构化的数据结果。前端展示层则采用Vue.js全家桶，并深度集成ElementUI组件库与Echarts可视化图表库，构建了一个动态、交互式的Web数据看板。系统的核心功能在于对海量的携程酒店评论数据进行深度挖掘，涵盖了五大分析维度：用户评价总体分析、酒店特征与评分关联分析、用户行为模式分析、评论文本深度挖掘以及不同城市酒店的横向对比分析。其中，评论文本深度挖掘模块引入了基础的AI技术，通过情感分析算法对评论文本进行情感倾向打分，并运用LDA主题模型等自然语言处理技术，自动从非结构化文本中聚类出用户关注的核心主题，实现了从数据到洞察的价值转换。整个系统旨在完整地模拟一个企业级大数据分析项目的全流程，从数据ETL到最终的业务洞察呈现，为计算机专业的学生提供一个兼具技术深度与业务价值的实战平台。

基于大数据的携程酒店评论数据可视化分析系统-选题背景意义

选题背景
近些年，随着大家生活水平的提高和旅游消费的日常化，在线旅游平台（OTA）已经成了我们预订酒店的主要渠道。像携程这样的平台上，积累了海量的用户评论数据，这些评论不仅仅是简单的打分，更包含了用户在住宿期间关于位置、服务、卫生、设施等方方面面的真实体验和情感表达。这些信息对于酒店经营者和潜在消费者来说，都是一座“富矿”。可是问题也随之而来，数据量太大了，动辄成千上万条，靠人工去阅读和总结根本不现实，效率极低而且容易产生偏见。这就导致很多有价值的信息被淹没在数据的海洋里。与此同时，传统的关系型数据库和单机处理工具在面对这种规模和复杂度的文本数据时，也显得有些力不从心，处理起来非常缓慢。因此，如何利用现代大数据技术，自动化、高效地从这些海量评论中提取出有价值的商业洞察，就成了一个挺有挑战也很有意思的技术课题。
选题意义
说实话，这个项目作为一个毕业设计，它的意义还是挺实在的，并不在于创造什么颠覆性的商业产品，更多的是体现在学习和实践的价值上。对于我们计算机专业的学生来说，这是一个非常好的机会，可以亲手实践一整套企业级大数据处理流程。从Hadoop的数据存储，到用Spark进行分布式计算和分析，再到用Python后端搭接口，最后通过Vue和Echarts把冷冰冰的数据变成好看又好懂的图表，整个技术栈走一遍，这比单纯做一个增删改查的Web系统要学到的东西多得多。它能帮助我们理解大数据技术是如何解决实际业务问题的。从另一个角度看，这个系统也确实能提供一些有用的分析结果。比如，酒店管理者可以通过它快速定位到自家酒店的短板（比如评论里总提“隔音差”），或者发现不同类型顾客（像商务出差和家庭亲-子）的关注点差异，从而更有针对性地去改善服务。对于普通用户来说，这种分析结果也能帮助他们更全面地了解一个酒店的真实口碑，做出更好的消费决策。所以，这个课题既锻炼了我们的工程实践能力，也产出了一些有参考价值的分析成果。

基于大数据的携程酒店评论数据可视化分析系统-技术选型

大数据框架：Hadoop+Spark（本次没用Hive，支持定制）
开发语言：Python+Java（两个版本都支持）
后端框架：Django+Spring Boot(Spring+SpringMVC+Mybatis)（两个版本都支持）
前端：Vue+ElementUI+Echarts+HTML+CSS+JavaScript+jQuery
详细技术点：Hadoop、HDFS、Spark、Spark SQL、Pandas、NumPy
数据库：MySQL

基于大数据的携程酒店评论数据可视化分析系统-视频展示

基于大数据的携程酒店评论数据可视化分析系统-图片展示

基于大数据的携程酒店评论数据可视化分析系统-代码展示

from pyspark.sql import SparkSession
from pyspark.sql.functions import col, when, regexp_extract, count, avg, explode, split, lower
# 假设已经安装了jieba，在实际Spark集群中需要分发或安装
import jieba
def setup_spark_session():
    """初始化并返回一个SparkSession对象"""
    spark = SparkSession.builder \
        .appName("CtripHotelCommentAnalysis") \
        .master("local[*]") \
        .config("spark.driver.memory", "4g") \
        .config("spark.executor.memory", "2g") \
        .getOrCreate()
    return spark
def analyze_high_low_score_keywords(df, stop_words_list):
    """核心功能1：高分与低分评论关键词对比分析"""
    print("--- 正在执行高分与低分评论关键词对比分析 ---")
    # 筛选高分（大于4分）和低分（小于3分）的评论
    high_score_df = df.filter(col("user_comment_score") > 4.0).select("comment_txt")
    low_score_df = df.filter(col("user_comment_score") < 3.0).select("comment_txt")
    # 定义分词和过滤停用词的UDF太复杂，这里直接用RDD处理更直观
    high_words_rdd = high_score_df.rdd.flatMap(lambda row: jieba.cut(row.comment_txt))
    low_words_rdd = low_score_df.rdd.flatMap(lambda row: jieba.cut(row.comment_txt))
    # 过滤掉停用词和单字词
    high_filtered_rdd = high_words_rdd.filter(lambda word: word not in stop_words_list and len(word) > 1)
    low_filtered_rdd = low_words_rdd.filter(lambda word: word not in stop_words_list and len(word) > 1)
    # 转换为(word, 1)格式并进行词频统计
    high_word_counts = high_filtered_rdd.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
    low_word_counts = low_filtered_rdd.map(lambda word: (word, 1)).reduceByKey(lambda a, b: a + b)
    # 按词频降序排序并获取Top 50
    top_high_keywords = high_word_counts.sortBy(lambda x: x[1], ascending=False).take(50)
    top_low_keywords = low_word_counts.sortBy(lambda x: x[1], ascending=False).take(50)
    print("高分评论热门关键词:", top_high_keywords)
    print("低分评论热门关键词:", top_low_keywords)
    # 在实际项目中，这里会返回或保存这些结果
    return {"high_keywords": top_high_keywords, "low_keywords": top_low_keywords}
def generate_user_impression_wordcloud_data(df):
    """核心功能2：用户印象关键词词云数据生成"""
    print("--- 正在执行用户印象关键词词云数据生成 ---")
    # 选取user_impress列，并过滤掉空值
    impressions_df = df.select("user_impress").na.drop()
    # 使用explode和split函数来解析复合字符串，例如 "性价比高 42, 服务热情 38"
    # 首先按逗号分割成数组
    impression_array_df = impressions_df.withColumn("impression_pairs", split(col("user_impress"), ", "))
    # 使用explode将数组中的每个元素炸裂成单独的行
    exploded_df = impression_array_df.withColumn("impression_pair", explode(col("impression_pairs")))
    # 解析每对 "标签 数字"，提取标签和数字
    # 使用正则表达式提取文本部分和数字部分
    parsed_df = exploded_df.withColumn("tag", regexp_extract(col("impression_pair"), r"^(.*)\s+\d+$", 1)) \
                           .withColumn("count_str", regexp_extract(col("impression_pair"), r"\s+(\d+)$", 1))
    # 过滤掉解析失败的行，并将计数字符串转为整数
    valid_df = parsed_df.filter(col("tag") != "").filter(col("count_str") != "")
    final_counts_df = valid_df.withColumn("count", col("count_str").cast("integer"))
    # 按标签分组，并对次数求和
    wordcloud_data = final_counts_df.groupBy("tag").sum("count").withColumnRenamed("sum(count)", "total_count")
    # 按总数降序排序
    sorted_wordcloud_data = wordcloud_data.orderBy(col("total_count").desc())
    print("用户印象词云数据（部分）:")
    sorted_wordcloud_data.show(50)
    # 返回Pandas DataFrame以便后续处理或保存
    return sorted_wordcloud_data.toPandas()
def analyze_checkin_type_preferences(df):
    """核心功能3：不同入住类型的用户评分偏好与关注点分析"""
    print("--- 正在执行不同入住类型的用户评分偏好分析 ---")
    # 首先，按入住类型分组，计算平均用户评分
    type_avg_score = df.groupBy("check_in_type") \
        .agg(avg("user_comment_score").alias("avg_score")) \
        .orderBy(col("avg_score").desc())
    print("不同入住类型的平均评分:")
    type_avg_score.show()
    # 接下来，分析不同入住类型的关注点（这里简化为分析分项评分）
    # 解析comment_item_score字段，例如 "位置 4.7, 设施 4.6, 服务 4.6, 卫生 4.7"
    item_score_df = df.filter(col("comment_item_score").isNotNull()) \
        .withColumn("location", regexp_extract(col("comment_item_score"), r"位置\s*([\d\.]+)", 1).cast("float")) \
        .withColumn("facility", regexp_extract(col("comment_item_score"), r"设施\s*([\d\.]+)", 1).cast("float")) \
        .withColumn("service", regexp_extract(col("comment_item_score"), r"服务\s*([\d\.]+)", 1).cast("float")) \
        .withColumn("hygiene", regexp_extract(col("comment_item_score"), r"卫生\s*([\d\.]+)", 1).cast("float"))
    # 按入住类型分组，计算各项的平均分
    type_item_avg_scores = item_score_df.groupBy("check_in_type").agg(
        avg("location").alias("avg_location"),
        avg("facility").alias("avg_facility"),
        avg("service").alias("avg_service"),
        avg("hygiene").alias("avg_hygiene")
    )
    print("不同入住类型对酒店各分项的平均评分:")
    type_item_avg_scores.show()
    # 返回结果字典
    return {"avg_score_by_type": type_avg_score.collect(), "item_scores_by_type": type_item_avg_scores.collect()}
# # 示例运行入口
# if __name__ == '__main__':
#     spark_session = setup_spark_session()
#     # 假设数据已加载到名为df的DataFrame中
#     # df = spark_session.read.csv("path/to/your/data.csv", header=True, inferSchema=True)
#     # stop_words = ["的", "了", "在", "是", "我", "也", "都", "就", "还"] # 示例停用词
#     # analyze_high_low_score_keywords(df, stop_words)
#     # generate_user_impression_wordcloud_data(df)
#     # analyze_checkin_type_preferences(df)
#     spark_session.stop()

基于大数据的携程酒店评论数据可视化分析系统-结语

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