摘 要随着互联网技术的飞速发展旅游信息量呈现出爆炸式增长旅游者面临着信息过载的问题。如何在海量的旅游数据中筛选出有价值的信息为旅游者提供个性化、精准的旅游景点推荐成为当前旅游业和信息技术领域亟待解决的问题。基于Spark的旅游景点推荐系统应运而生它利用先进的数据挖掘和大数据技术从大量的旅游数据中提取用户偏好为用户提供量身定制的旅游方案从而提高旅游体验推动旅游产业的转型升级。本研究设计并实现的旅游信息管理系统采用了先进的大数据技术包括Hadoop分布式计算框架、Spark数据处理平台和MySQL关系型数据库以应对旅游信息的大规模处理需求。系统功能上实现了数据采集、存储、处理、分析和可视化的一体化流程。系统功能方面涵盖了旅游信息展示、收藏、评论和管理等多个模块展示用户评论信息。同时管理员通过后台管理界面可以轻松进行旅游信息的更新、爬取和数据分析处理。技术的创新和功能的完善使得该系统能够有效提升旅游信息管理的效率和服务质量为旅游业的发展提供了强有力的技术支撑。体系结构设计基于Spark的旅游景点推荐系统从携程旅行网站公开数据和合并数据两个来源进行数据采集然后将旅游信息和其他数据合并并存入CSV文件。接着利用MySQL进行数据预处理清理缺失值和重复值。最后通过Vue.js进行数据可视化生成柱状图、折线图、条形图和饼状图等多种图表形式方便用户理解和比较不同地区的旅游信息、核心要点、趋势规律和横向比较。整个系统旨在提供一个高效、便捷的平台帮助人们更好地理解和推荐来旅游信息。用户在旅游景点信息管理模块可以查看到系统所有的旅游景点信息详情可以通过收藏数来对旅游景点信息进行排序操作。具体操作如下图所示
