前后端分离hive旅游数据分析与应用 abo系统｜SpringBoot+Vue+MyBatis+MySQL完整源码+部署教程

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510人浏览 · 2026-03-01 03:26:37

qq2_811517515 · 2026-03-01 03:26:37 发布

摘要

随着旅游业的快速发展，海量数据的产生对旅游行业的决策和管理提出了更高要求。传统的数据分析方式难以应对复杂的旅游数据需求，尤其是在用户行为分析、景区热度预测和个性化推荐等方面。旅游企业亟需一种高效、灵活的数据分析系统，以提升数据驱动的决策能力。Hive作为基于Hadoop的数据仓库工具，能够高效处理大规模旅游数据，结合前后端分离架构，可以实现数据的实时分析与可视化展示。关键词：旅游数据分析、Hive、大数据、决策支持、前后端分离。

本系统采用SpringBoot+Vue+MyBatis+MySQL技术栈，构建了一个完整的旅游数据分析与应用平台。前端使用Vue实现动态交互，后端通过SpringBoot提供RESTful API，MyBatis负责数据持久化，MySQL存储结构化数据，Hive处理大规模旅游数据。系统功能包括用户行为分析、景区热度排名、游客画像生成、数据可视化展示等。通过ABO（Agent-Based Optimization）算法优化推荐策略，提升个性化推荐的准确性。关键词：SpringBoot、Vue、MyBatis、MySQL、ABO算法、数据可视化。

数据表

旅游用户行为数据表

用户行为数据表记录游客在平台上的浏览、搜索、预订等行为，行为时间通过函数自动获取，用户行为ID是该表的主键，存储用户行为相关属性内容，结构表如表3-1所示。

字段名	数据类型	描述
behavior_id	BIGINT	用户行为唯一标识（主键）
user_id	VARCHAR(50)	用户账号ID
scenic_id	VARCHAR(50)	景区ID
behavior_type	VARCHAR(20)	行为类型（浏览/搜索/收藏）
behavior_time	TIMESTAMP	行为发生时间
stay_duration	INT	停留时长（秒）

景区热度数据表

景区热度数据表统计各景区的访问量、评分等指标，数据更新时间通过函数自动生成，景区热度ID是该表的主键，存储景区热度相关属性内容，结构表如表3-2所示。

字段名	数据类型	描述
hotspot_id	BIGINT	景区热度唯一标识（主键）
scenic_id	VARCHAR(50)	景区ID
visit_count	INT	当日访问量
avg_rating	FLOAT	平均评分
update_time	TIMESTAMP	数据更新时间
recommend_level	VARCHAR(10)	推荐等级（高/中/低）

游客画像数据表

游客画像数据表存储用户的偏好、消费能力等特征数据，画像生成时间通过函数自动获取，画像ID是该表的主键，存储用户画像相关属性内容，结构表如表3-3所示。

字段名	数据类型	描述
profile_id	BIGINT	画像唯一标识（主键）
user_id	VARCHAR(50)	用户账号ID
preference_tag	VARCHAR(100)	偏好标签（自然/文化/休闲）
consume_level	VARCHAR(10)	消费等级（高/中/低）
travel_frequency	INT	年均出行次数
update_time	TIMESTAMP	画像更新时间