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作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

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介绍资料

开题报告：《Python+Spark知识图谱酒店推荐系统》

一、研究背景与意义

随着互联网技术的快速发展，在线旅游预订平台如携程、去哪儿、美团等已成为人们出行选择酒店的主要渠道。然而，面对海量的酒店信息和多样化的用户需求，如何快速、准确地为用户推荐符合其需求的酒店，成为当前在线旅游预订平台亟待解决的问题。

知识图谱作为一种结构化的知识表示方法，能够高效地存储和查询复杂的关系数据，已经在搜索引擎、智能问答、推荐系统等领域取得了显著成果。Spark作为大数据处理领域的领先框架，以其高效的数据处理能力和丰富的API接口，为大规模数据处理提供了强有力的支持。

本研究旨在结合Python编程语言、Spark大数据处理框架和知识图谱技术，构建一个酒店推荐系统。该系统通过分析用户的历史行为、偏好以及酒店的基本信息和用户评价，利用知识图谱表示和推理能力，挖掘潜在的用户需求和酒店特征，为用户提供个性化的酒店推荐服务。

二、研究目标

构建一个基于Python和Spark的酒店知识图谱，包含酒店基本信息、用户评价、地理位置等多元数据。
利用知识图谱的推理能力，挖掘酒店之间的潜在关联，如相似度、互补性等。
设计并实现一个基于知识图谱的酒店推荐算法，根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐合适的酒店。
对推荐算法进行性能评估和优化，提高推荐的准确性和用户满意度。

三、研究内容

知识图谱构建：
- 收集并整理酒店基本信息、用户评价、地理位置等数据。
- 设计知识图谱的实体、属性和关系，构建酒店知识图谱。
- 利用Spark进行大规模数据的处理和存储。
推荐算法设计：
- 基于知识图谱的推理能力，挖掘酒店之间的潜在关联。
- 设计并实现基于知识图谱的推荐算法，如基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐等。
- 结合用户的历史行为和偏好，为用户生成个性化的推荐列表。
系统实现与测试：
- 利用Python和Spark实现酒店推荐系统的后端逻辑。
- 设计并开发用户界面，实现用户交互和推荐结果的展示。
- 对系统进行全面的测试，包括功能测试、性能测试和用户体验测试。
性能评估与优化：
- 评估推荐算法的准确性和用户满意度。
- 根据测试结果，对推荐算法和系统性能进行优化。