摘要

随着旅游业的快速发展，海量旅游数据的分析和应用成为行业关注的焦点。传统的数据处理方式效率低下，难以满足实时分析和个性化推荐的需求。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，但传统单机架构无法充分发挥其优势。前后端分离架构的兴起为解决这一问题提供了新思路，通过分离数据逻辑与展示层，提升系统性能和可维护性。本系统结合Hive的数据分析能力和前后端分离架构的优势，旨在构建一个高效、可扩展的旅游数据分析平台。关键词：旅游业、Hive、数据分析、前后端分离、个性化推荐。

系统采用SpringBoot+Vue+MyBatis+MySQL技术栈实现前后端分离架构。后端使用SpringBoot框架提供RESTful API，MyBatis实现数据持久化，MySQL存储结构化数据；前端基于Vue.js构建响应式用户界面，通过Axios与后端交互。系统核心功能包括旅游数据导入与清洗、Hive数据分析、可视化展示及个性化推荐。通过HiveQL实现游客行为分析、热门景点统计等数据挖掘任务，结果以图表形式直观展示。系统还整合了ABO（Agent-Based Optimization）算法，优化旅游路线推荐。关键词：SpringBoot、Vue、MyBatis、HiveQL、ABO算法、可视化。

数据表

游客行为记录数据表

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

景点热度分析数据表

景点热度表通过Hive定期计算生成，记录景点的访问量、评分等指标，统计日期为主键之一，用于可视化展示和推荐算法输入，结构表如表3-2所示。

推荐路线配置数据表

推荐路线表存储ABO算法生成的优化路线方案，包含路线评分和适用人群标签，路线ID为主键，结构表如表3-3所示。

博主介绍：

​🎓简介： 软件工程专业毕业 | CSDN 博客达人 | 全栈项目开发实践​
参与过多个企业级软件项目的设计与开发，熟悉从需求分析、架构设计到编码测试的全流程。现在创建计算机毕设工作室团队，专注 Java
全栈项目、Python 实用工具软件、Web
管理系统开发，涵盖电商、教育、办公等多个课题的计算机毕设开发、定制、远程、文档编写指导。各类软件项目 30 + 个，累计售出 1000 +
套。​

🎯 核心服务：​提供自主开发的各类软件项目源码及部署服务，包括电商平台、在线教育系统、企业办公
OA、数据分析等。项目均包含完整文档、演示案例和技术支持，可满足学习研究、二次开发或商用的不同需求。

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系统介绍：

开源免费分享前后端分离hive旅游数据分析与应用 abo系统｜SpringBoot+Vue+MyBatis+MySQL完整源码+部署教程可提供说明文档 可以通过AIGC**技术包括：MySQL、VueJS、ElementUI、（Python或者Java或者.NET）等等功能如图所示。可以滴我获取详细的视频介绍

功能参考截图：

系统架构参考：

视频演示：

请dd我获取更详细的演示视频 或者直接加我，网名和签名就是联系方式

项目案例参考：

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