本项目旨在构建一个基于机器学习的酒店推荐系统，以帮助用户根据个性化需求选择合适的酒店。该系统采用了 Spark 作为主要技术框架，并运用机器学习算法进行数据分析和处理。为了获取大量的酒店数据采用了爬虫技术进行网络数据采集。在数据预处理阶段，使用 Spark 的 SQL 模块对采集到的酒店数据进行清洗、转换和加载，将其转换为适用于机器学习算法的格式。接下来，通过运用机器学习算法对数据进行训练和建模，从而实现酒店推荐的功能。系统了协同过滤算法，该算法可以根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐符合其需求的酒店。同时还使用了基于内容的推荐算法，通过分析酒店的特征信息，为用户推荐相似的酒店。
为了提高推荐系统的准确性和实时性使用了 Spark 集群进行分布式计算，以加快数据处理和分析的速度。此外还实现了基于深度学习的推荐算法，神经协同过滤算法，以进一步提高推荐系统的性能。在系统实现方面采用了前后端分离的架构，前端使用 HTML、CSS 和 JavaScript 实现用户界面，后端则采用 Spark 搭建推荐系统服务。通过 API 接口实现前端与后端的交互，用户可以根据自己的需求输入查询条件，后端接收请求后，调用相应的机器学习模型进行推荐，并将结果返回给前端展示。
功能模块图
功能模块图是软件工程中常用的一种结构化分析工具，用于描述系统的各个功能模块之间的关系和交互。通过功能模块图，可以清晰地展示系统的模块划分、模块之间的依赖关系和数据流向，帮助开发人员更好地理解系统结构，方便进行系统设计和开发工作。功能模块图通常包括模块、接口、数据流等元素，是软件开发过程中重要的辅助工具之一。
各个地区酒店数量
从爬取的数据中提取每个酒店所属地区的信息；然后，利用Spark进行数据处理和统计分析，统计每个地区的酒店数量；接着，利用数据可视化工具（Matplotlib、Seaborn等）绘制空心环形图，将各个地区的酒店数量作为数据输入，以空心环形图的形式展示出来。
