在在线旅游行业竞争日益激烈的今天，为用户提供精准、个性化的酒店推荐已成为提升用户体验和平台竞争力的关键。传统的推荐方式往往基于简单规则，难以满足用户的深层需求。本系统旨在构建一个集大数据采集、智能清洗、深度分析和交互可视化于一体的酒店推荐平台。其核心目标是通过对多维度数据的聚合与分析，挖掘用户偏好与酒店特征之间的潜在关联，最终实现精准的个性化推荐，从而显著提升预订转化率和用户满意度。

二、 系统架构与核心技术实现
系统采用基于SpringBoot的现代Java Web应用架构，整体分为数据采集层、数据处理层、业务逻辑层和可视化展现层，实现了从数据源到可视化洞察的全链路闭环。

1. 数据采集与处理层：多源数据汇聚与标准化
   系统通过多种方式汇聚数据：利用WebMagic或Jsoup等Java爬虫框架，从公开旅游网站采集酒店价格、房型、用户评论和地理位置等公开数据；通过平台自身的SpringBoot后端API接收用户的历史浏览、搜索、收藏及订单行为数据。面对采集来的多源、异构、含噪声的原始数据，系统建立了强大的数据清洗管道。基于Spring Batch批处理框架，对数据进行去重、无效信息过滤、关键信息（如评论情感、酒店设施标签）抽取和结构化，并将其规范化为统一的格式，为后续分析奠定高质量的数据基础。

2. 数据分析与存储层：特征工程与智能推荐
   清洗后的数据被存入MySQL数据库用于核心业务查询，同时同步至Redis缓存以提升实时推荐接口的性能。系统的智能核心在于推荐算法。我们利用协同过滤（分析相似用户的行为）和基于内容的推荐（分析酒店标签与用户偏好的匹配）等算法，在Java后端进行计算。对于更复杂的模型，可以集成Spark MLlib进行分布式机器学习，以处理更大规模的数据集。分析结果，如“用户偏好画像”、“酒店相似度矩阵”、“热门商圈排名”等，被生成并存储，供可视化层调用。

3. 可视化展现层：交互式洞察与决策支持
   表现层采用前后端分离模式。SpringBoot后端提供纯净、规范的RESTful API数据接口。前端则深度集成ECharts可视化库，将分析结果转化为直观、动态的图表：

本酒店推荐大数据采集清洗数据分析可视化的设计与实现，系统主要采用java，springboot，动态图表echarts，vue，mysql，mybatisplus，酒店信息数据分析，html，css，javascript等技术实现，主要通过互联网采集爬虫获取互联网酒店信息，对酒店数据进行数据分析整合，数据处理成JSON格式，通过前端javascript解析JSON完成数据可视化的动态展示。
系统采集模块主要包含：数据采集解析，数据过滤，数据清洗，数据入库等操作
系统可视化分析模块主要包含：数据维度及指标的建立，动态图表的构建等等

原文地址

一、程序设计

本基于javaSpringboot的协同过滤推荐算法的酒店信息推荐系统，主要内容涉及：

主要功能模块：数据采集解析，数据过滤，数据清洗，数据入库，系统可视化分析模块主要包含：数据维度及指标的建立，动态图表的构建等等

二、效果实现

演示视频

数据可视化

三、代码实现

基于java开发的酒店推荐大数据采集清洗数据分析可视化的系统主要采用前后端模式，针对酒店信息游客数据查询封装成JSON格式，完成数据下发至系统界面端渲染，系统界面端针对JSON解析后采用javascript完成页面展示。其中系统首页酒店信息采集模块采用Python开发爬虫实现，数据采集代码逻辑如下：

# 批量爬取数据
def getAUrl(urls):
    data_number = 0
    for url in urls:
        getAttractions(url)
        print('抓取地址：{}'.format(url),sep='\n')

# 爬取当页面数据
def getAttractions(url,data = None):
    web_data = requests.get(url)
    time.sleep(2)
    soup = BeautifulSoup(web_data.text,'lxml')
    print(soup)

    hotel_names = soup.select('div.module-body > div > div:nth-child(2) > a:nth-child(2)')
    hotel_images = soup.select('div.module-body > div > div:nth-child(1) img')
    hotel_points = soup.select('div.module-body > div > div:nth-child(2) > div> p:nth-child(2)')
    hotel_introduces = soup.select('div.module-body > div > div:nth-child(2) > p')
    hotel_prices = soup.select('div.module-body > div > div:nth-child(3) div p strong')


    if data == None:
        for name,image,point,introduce,price in \
                zip(hotel_names,hotel_images,hotel_points,hotel_introduces,hotel_prices):
            data = {
                'name':name.get_text().replace('\r\n','').strip(),
                'image':image.get('src'),
                'point':re.findall(r'-?\d+\.?\d*e?-?\d*?', point.get_text())[0],
                'introduce':introduce.get_text().replace('\r\n','').strip(),
                'price':int(price.get_text())
            }
            print(data)
            infos.append(data)

# 根据价格从高到低进行排序
def getInfosByPrice(infos = infos):
    infos = sorted(infos, key=lambda info: info['price'], reverse=True)
    for info in infos:
        print(info['price'], info['name'])