一、选题背景及选题意义、国内外研究现状、课题研究方案、初步设想及拟解决的问题：

选题背景及意义：

我国网民的人数持续平稳增长，互联网模式不断创新、各个旅游软件间的相互竞争等，这些都促使用户上网的人数越来越多。社会科学的不断进步使得大量的数据呈现在众多用户面前，用户很难在其中找到符合自己兴趣爱好的并且时间吻合的旅游景点。

1.选题意义

我国旅游景区众多，人文环境优越，不同用户对景区地点、住宿性价比、路线等旅游服务需求不同，如果需要仔细制定，需要耗费大量的时间和精力，给很多人都带来了极大的困惑。基于Hadoop的旅游景点推荐系统可以提供用户搜索框里任一地点的五星到一星的旅游景点推荐，顺带附近的美食和酒店推荐，简单明了。

2.科学意义

由国家旅游局统计的数据显示， 2023年上半年，国内旅游总人次23.84亿，比上年同期增加9.29亿，同比增长63.9%。其中，城镇居民国内旅游人次18.59亿，同比增长70.4%；农村居民国内旅游人次5.25亿，同比增长44.2%。分季度看：2023年第一季度，国内旅游总人次12.16亿，同比增长46.5%。2023年第二季度，国内旅游总人次11.68亿，同比增长86.9%。如今电子产品的使用率非常高，导致许多用户都是先从软件上搜索想要去的旅游景点后再去进行规划，旅客们会通过许多旅游软件中旅游景点的评论区来进行挑选，从评论区中发现该景点的照片以及已经去过该景点的人所留下的印记来判断该景点是否值得一去，从而开始制定旅游计划。

3.系统意义

Hadoop作为一个开源的分布式计算框架，可以为智慧旅游提供强大的数据处理和分析能力，为景区资源管理和游客推荐提供支持。一个景区拥有大量的资源，包括人文景点，自然景观，餐饮住宿等，这些资源的管理都需要对大量的数据进行分析处理，Hadoop的分布式计算能力可以帮助景区对这些数据进行高效的处理和分析，例如，景区可以利用Hadoop对游客的人流量进行实时监测和分析，了解游客的分布情况，从而调配资源，优化出游路线，提升游客体验。其次，Hadoop可以用于游客推荐，通过分析游客的历史行为数据和个人偏好，系统可以为游客推荐最符合其兴趣的景点，Hadoop的数据处理和分析能力能够帮助系统对大量的用户行为数据进行分析处理。对比Spark系统，Hadoop更安全，Hadoop 支持多种身份验证机制，包括 Kerberos、Apache Ranger、轻量级目录访问协议 (LDAP) 和访问控制列表 (ACL)。它还提供 HDFS 上的标准文件权限。相比之下，Spark 默认没有安全性，除非配置得当，否则它更容易受到攻击。

国内外研究现状：

国内:推荐系统可追溯到认知科学、相似理论等领域的研究。在二十世纪九十年代早期，人们开始对推荐系统展开研究，早期的推荐系统仅仅通过推荐算法将用户感兴趣的商品推荐给用户。在二十世纪中期，推荐系统被作为一门新颖的学科，得到了广泛关注。国内旅游推荐系统研究起步较晚，在挖掘用户需求和兴趣方面，研究主要集中于用户行为分析和语义分析，在对目的地特征的描述方面，研究通常采用一种叫做“标签”的方式进行描述。标签是对物品的主题、分类、特性和属性的文本描述，可以帮助用户更好地了解和选择旅游目的地综上，推荐系统在垂直领域已经取得了突破性的进展。比如陈传敬的个性化的旅游推荐系统，根据移动用户的偏好自发地为游客做出个性化的推送服务，帮助用户找到最适合自己的酒店、景点、餐厅、娱乐场所、购物场所等。严杰的旅游电商个性化推荐系统，在大数据的精确分析基础上再将推荐结果以服务的展示形式推送到旅游电商的各个营销环节，极大的推动了产品购买的转化率，这些系统都为用户推荐符合其需求和偏好的旅游产品，以帮助用户快速做出旅游决策。

国外:国外的科技是相对较发达的，在二十世纪九十年代早期，国外就在Tapestry系统中第一次引用了协同过滤系统，协同过滤算法的基本思想是利用用户过去的行为数据(如评分、购买记录等)来预测用户对未知物品的兴趣。协同过滤算法主要分为两大类: 基于用户的协同过滤。(User-Based CollaborativeFiltering)和基于物品的协同过滤(ltem-Based Collaborative Filtering) 。此外，还有一种基于矩阵分解 (Matrix Factorization) 的协同过滤方法。在二十一世纪初期开始，就设计了基于案例的旅游景点推荐系统，融合了推理和多准则决策技术。如今，在旅游方面，两个最成功的推荐系统技术应用是triplehop的tripmatcher，其被应用于www.ski-europe.com，以及VacationCoach的专家建议平台MePrint，其被应用于travelocity.com。这两个推荐系统试图通过模拟传统旅游代理同用户商权和帮助用户简化假日目的地的搜索过程。

课题研究方案：

研究方案如下：1、收集资料，利用互联网来搜集查询该系统研究的背景和意义，阐述国内外对此系统的研究现状。2、概述系统：对该系统的发展历史进行概述，然后将其进行分类3、需求分析：对用户进行需求分析，了解广大用户的需求，掌握该系统成为推荐系统的关键点。4、详细设计：对该系统的模块功能进行设计，将系统中的各个板块进行功能实现。5、代码设计：编写运行代码，使各个模块实现其具体功能。6、测试运行：运行代码查看系统是否能正常操作7、维护优化：对系统进行不断的维护和优化，使系统可以长期运行。

初步设想及拟解决的问题：

本系统是基于Hadoop的旅游景点推荐系统的设计与实现，系统中包含注册登录界面，可以使用几种登录方式进行登录，所有的用户都能够浏览主界面，开发者和管理员可以通过用户操作来推荐旅游景点和旅游路线，顺带附近的美食和酒店推荐。该系统首先呈现用户登录界面，用户登录后呈现类似于百度地图上的功能设计，包含路线规划、地点附近美食酒店等功能，其中会用到GPS技术。GPS相关数据获取来源于百度地图，调用第三方软件接口。用户信息采用redis数据库进行存储，redis具备一定持久层的功能，也可以作为一种缓存工具。作为持久层，它存储的数据是半结构化的，这意味着计算机在读入内存中有更少的规则，读入速度更快。对于那些结构化、多范式规则的数据库系统而言，它更具性能优势。作为缓存，它可以支持大数据存入内存中，只要命中率稿，它就能快速响应，因为在内存中的数据读写比数据库读写磁盘的速度快几十到上百倍。

初步设计所使用的开发环境：

开发工具:Anaconda、Jupyter Notebook,开发语言Python,数据库MySQL、GPS技术

模块划分设计：用户个人资料模块、全国各地旅游景点模块、国外各地旅游景点模块、人工客服模块，旅游景点模块中包含着评论区模块、景点路线安排模块。

用户个人资料模块：所有用户可以查看并填写相关的个人资料，管理员能够调用所有用户的资料当数据。

全国各地旅游景点模块：所有登录用户可以查看并搜索全国各地的旅游景点，管理员可以获取所有用户的搜索记录。

国外各地旅游景点模块：所有登录用户可以查看并搜索国外的旅游景点，管理员可以获取所有用户的搜索记录。

人工客服模块：用户有问题和需求可以与人工客服联系。

评论区模块：在旅游景点模块中，用户可以将自己旅游心得或者旅游拍下来的照片上传到评论区中，管理员用着开启和关闭评论区的权限。

景点路线安排模块：提供多条路线供用户选择，用户可以根据当时的天气和交通情况来选取最佳路线。