基于大数据存储和智能推荐的贵州特色小镇在线旅游平台的设计与实现

摘要：随着旅游数据量的日益增加和蒸蒸日上的贵州特色小镇文化，人们越来越注重旅游带来的舒适感和性价比。因此，文章提出“基于大数据存储和智能推荐的贵州特色小镇在线旅游平台”，顺应亿万农民对美好旅游生活的向往，秉承着把小镇风景大数据化的目的，将特色鲜明、绿色生态、美丽宜居的特色小镇存储下来，让省内外和国内外的游客也能感受到原生态的旅游景区特色和贵州特色小镇文化。文章主要介绍“基于大数据存储和智能推荐的贵州特色小镇旅游平台”的设计与实现。该平台不仅能协助保存特色小镇文化，还能引导新的线上旅游模式诞生，极大地推动旅游方式创新和旅游模式创新，打破旅游业在自然灾害面前的脆弱情景，带来贵州特色小镇“沉浸式”旅游业发展，放大特色小镇潜在吸引力。

关键词：大数据;智能推荐;贵州特色小镇;在线旅游

中图分类号：TP311      文献标识码：A

文章编号：1009-3044（2022）24-0020-03

1 概述

“基于大数据存储和智能推荐的贵州特色小镇在线旅游平台”，是一个功能全面的智能旅游平台，着力于发展线上“沉浸式”旅游新模式。在目前科学技术日新月异的大数据时代下，通过建立贵州特色小镇数据库并借助大数据云计算系统对平台的旅游数据存储性能进行评测，然后开发人员会根据评测的结果分析性能瓶颈，进行大数据系统的性能优化并使用基准测试的方式来对不同的大数据框架进行性能评估，或者采用插桩并分析轨迹文件的方式对分布式文件系统进行性能分析，最后将小镇景区以数据化的形式展现出来。这样不仅能协助保存原有的贵州特色小镇文化，还可以让用户体验到线上旅游的愉悦和原生态的景区特色，让大众更直观、便捷地接触到贵州特色小镇，助力于特色小镇的数据化保护与传播[1]。

2 贵州特色小镇在线旅游平台的产生

本文注重贵州特色小镇的发展以及旅游文化精神的培养，高度结合当下时事政策，紧跟特色小镇发展策略，为了改变传统旅游中出现的垃圾污染、交通不便、生活设施不足等问题，更新旅游观念，培养旅游者的民族文化精神，研发了一个“基于大数据存储和智能推荐的贵州特色小镇在线旅游平台”，实现线上“沉浸式旅游”，开创新的大数据旅游方式。

本项目研究思路和方法如图1所示。

1） 首先结合当下旅游业的发展前景，分析当前旅游业存在的问题以及用户对线上旅游的需求。

2） 其次再通过各大网站查询相关文献以及将相似平台进行对比，采用Python爬取并收集贵州特色小镇数据信息，将获取的数据进行分布式数据存储分析。

3） 将收集到的数据清理分析，并将贵州特色小镇数据信息进行优化，再通过算法将小镇景区景点信息智能推荐给旅游用户。

4） 数据规划平台功能，并在团队分工下进行功能分步实现，得到初始化平台。

5） 完善平台功能，发布贵州特色小镇信息，收集旅游者的反馈信息，及时调整平台功能。

3 贵州特色小镇在线旅游平台的方案设计

使用线上旅游平台，不仅可以足不出户观遍山川，看云卷云舒，赏青山绿水，而且还可以保存景区特色文化，将最原生态的体验展现给旅游者们。使用户不必跋山涉水便能体验到旅游带来的冲击感和快乐，帮助用户了解特色小镇文化、关注景点动态、进入大数据旅游创新时代。

特色小镇平台主要分为四个板块：

1） 登录板块，主要采用Java后端管理，用户、管理员通过注册的账号进行登录。

2） 页面展示板块形式丰富多样，主要涵盖旅游足迹、关于我们、小镇相关和联系我们，页面图片绚烂多彩，引人注目，让旅游用户更直观、便捷地接触到贵州特色小镇，助力于特色小镇的数据化保护与传播。

3） 管理人员设置板块具有强大的事务处理能力，它包含了数据管理、添加数据和说明这三大类，主要由Java语言编写，通过被评论列表、文章列表、轮播图列表、粉丝列表和管理员列表输出相应的文本，使得各个列表清晰管理。

4） 本项目采用了双系统后端管理模式，普通用户设置板块，方便游客对分享心得、评论、点赞，实现与他人共享旅游信息并对自己的数据管理进行增删改查。

本文所阐述的基于大数据存储和智能推荐的贵州特色小镇在线旅游平台系统功能层次图如图2所示。

3.1 贵州特色小镇平台主要创新型技术

“基于大数据存储和智能推荐的贵州特色小镇在线旅游平台”主要采用Java与JavaWeb技术实现功能版块，主要的创新点在于通过建立贵州特色小镇数据库并借助大数据分布式存储，就用户而言，可在平台上传景区文档、图片、视频，实现与他人共享旅游信息、旅游者也可就相关信息提出旅游问题、讨论景区景点、分享旅游心得等，就管理员而言，主要负责相关景点的基本信息创建、用户上传的数据审核、收集用户意见、管理用户的信息。

平台将特色小镇景区以数据方式进行采集、储存与处理，形成特色小镇大数据化，统一管理，并将特色小镇信息数字化、可视化，实现特色小镇数据化的形式展示以及在线管理，做到智能体验线上旅游，让大众更直观、便捷地接触到贵州特色小镇，助力于特色小镇的数据化保护与传播。此外，通过智能推荐算法将景点推荐给旅游者，该算法在旅游数据集上比传统推荐算法降低了2.4%的误差，而且更能适应目前网络环境下的大数据处理[2]。系统也会根据旅游用户所提交的数据实时更新，并且能够将相关内容输出与旅游页面，通过界面相关板块展示出来，数据流图如图3所示。

3.2 关于大数据存储和智能推荐

本文所描述的大数据存储和智能推荐主要是依靠Hadoop技术，由于系统面对的数据量巨大，想要快速、稳定地存取有用的数据，需要使用到分布式系统架构Hadoop，通过分布式存储方式将需要的讯息切分为数据块，然后在Hadoop服务器上部署关系型数据库，建立集群管理界面，把MySQL中的数据导入进去，因为Hadoop的本质就是一个文件系统，就像Windows的文件系统是NTFS，而Hadoop的文件系统HDFS，是一个类似于ext的文件系统，主要操作是依赖于bin下面的HDFS程序进行数据存储，再由MapReduce开始数据分析，将清洗的旅游信息进行分类储存。

智能推荐主要是通过后台和前台的智能推荐埋点，将收集到的旅游信息通过Sqoop工具传到Hadoop里面进行数据存储并进行数据分析[3]，将贵州特色小镇的景点进行分类宣传，智能推荐算法主要应用于宣传界面板块，由于面对的数据异常强大，为了能够快速、精准地推荐给用户，系统采用了前端智能埋点，如果对一个推荐队列的卡片进行点击或进行其他行为，都会录入进数据库，使那篇文章的权重增加，推荐的优先级就会相应上升。

信息数据经管流程图如图4所示。

4 “基于大数据存储和智能推荐的贵州特色小镇在线旅游平台系统”的实现与展示

本文开发的“基于大数据存储和智能推荐的贵州特色小镇在线旅游平台”系统主要运用了分布式数据存储、JavaWeb前端技术和Java语言实现，紧跟特色小镇发展策略[4]，系统操作简单，平台展示界面美观性强，管理员用户和普通用户登录进系统后，可进行相应的权限内容操纵，对相关板块进行编辑发布，其管理员用户和普通用户后端管理页面分别如图5、图6所示。

贵州特色小镇在线旅游平台前端页面。平台前端页面主要体现特色小镇的风景文化，延伸扩展，打造文化氛围和文化价值，首先旅游用户注册旅游信息，登录成功后跳转界面来到了贵州特色小镇在线旅游平台首页，首页右上角会显示对应的用户名，中间区域播放精美的贵州山水轮播图，轮播图下拉就是平台首页界面，主要分为旅游足迹、关于我们、小镇相关、游记四个部分，如图7所示。

普通用户发表旅游足迹，不仅记录了游客在旅游中的点点滴滴和美好记忆，也为宣传家乡的特色小镇尽了一份绵薄之力。管理人员也可一键上传小镇特色美食视频，发布旅游简讯，达到想要的宣传效果。有意向的旅游者可以通过平台的小镇路线、旅游感悟与他人在线旅游，相互打卡问候。考虑到口碑效应，平台设计了评论区板块，在这里不用担心社恐，只需要输入文字，然后点击评论，就可以达到畅所欲言的效果，用户们可以将最真实的想法说出来，积极评论，进行线上思想交流，丰富旅游文化知识，如图8所示。

5 实行“基于大数据存储和智能推荐的贵州特色小镇在线旅游平台”系统的优越性

通过“大数据存储”和“智能推荐”等技术的运用，“贵州特色小镇在线旅游平台”能够在很大程度上解决目前旅游交通不便以及改善传统旅游业的运营模式。平台着重宣传古色古香的小镇文化，减轻了目前严峻的旅游现状，有助于改善家庭枯燥无味的刷视频生活，真正充分地推动了生态文明建设，促进青山绿水坚持不懈地向前发展[5]。

旅游风景实时呈现，大数据技术保驾护航，热爱旅游的用户不仅能够第一时间欣赏到大自然的秀丽风光，拓展知识的同时还能不断思考，刺激大脑皮层，产生思想碰撞，不断创新，改善年轻人躺平的社会现状，通过楼阁台榭、泉水叮咚以及茂林修竹的美丽景象，传播积极向上的正能量，呼吁年轻人向未来美好生活勤勉拼搏。不难想象，“贵州特色小镇在线旅游平台”不仅能得到贵州人的喜欢，也会赢得国内外游客的喜爱，这必将在未来有更大的创新潜力，未来可期。

6 结束语

贵州省有发育十分典型的岩溶地貌，这种地貌孕育了相对全国乃至世界都独特的自然环境，形成了特有的人文风情，也造就了“神秘”的贵州。大多数特色小镇有着独具特色的建筑，但是处于偏僻地区，目前仍然处于相对闭塞的状态，由于整体基础设备较为落后导致无人问津，所以本文开发的“基于大数据存储和智能推荐的贵州特色小镇在线旅游平台”注重贵州特色小镇原生态风貌的宣传，极大地加快了特色小镇发展、优化了大数据旅游产业结构，从而很好地保留了丰厚的、原生态的多民族文化。“贵州特色小镇在线旅游平台”的实现带来了较为健康的生活方式和生活理念，营造舒适和谐的古镇旅游氛围，将旅游文明化、透明化、可视化。在特色小镇大力发展的形势下，经广大旅游者和小镇宣传工作者的共同努力下，新型旅游模式将会应运而生[6]。

参考文献：

[1] 刘世缘，李云春，陈晨，等.面向大数据存储的主动与被动相结合的性能评测方法体系结构与实现[J].计算机工程与科学，2022，44（4）：584-593.

[2] 陈丽芳，陈宏松，孙海民.大数据平台下LDA-ALS智能推荐算法研究[J].华北理工大学学报（自然科学版），2022，44（1）：89-97.

[3] 魏冰洁，李长征.智能推荐算法真的可行吗[J].网络安全技术与应用，2021（11）：152-154.

[4] 杨敏，刘铮.贵州特色旅游小镇文化价值的挖掘与开发对策[J].当代旅游，2021，19（9）：6-9.

[5] 冯丹.大数据时代存储相关技术研究（二）[J].智能物联技术，2021，4（1）：1-8.

[6] 肖霞.贵州丙安古镇发展特色旅游的对策与建议[J].建材与装饰，2018（18）：149-150.

【通联编辑：谢媛媛】

收稿日期：2022-04-15

基金项目：贵州师范学院校级学生科研项目“基于大数据存储和智能推荐的贵州特色小镇在线旅游平台”（项目编号：2021DXS214） ;贵州省教育科学规划课题项目（项目编号：2019B179） ;贵州省科技厅国家自然科学基金奖励补助项目（项目编号：黔科合平台人才[2018]5778-07） ;贵州省教育厅自然科学基金青年项目（项目编号：黔教合KY字[2021]248） ;贵州省科技厅基础研究计划项目（项目编号：黔科合基础-ZK[2021]一般309） ;贵州省教育厅创新群体研究项目（合同编号：黔教合KY字[2021]022）

作者简介：颜子涵（2000—） ，女，重庆人，贵州师范学院学生;禹振（1986—） ，男，河南新蔡县人，贵州师范学院副教授，工学博士，研究方向为程序分析、软件测试、编程语言设计、机器学习和深度学习;曹盼（2000—） ，男，贵州毕节人，贵州师范学院学生;吴承思（2000—） ，男，贵州贵阳人，贵州师范学院学生;王佳伟（2001—） ，男，江西萍乡人，贵州师范学院学生;周先军（2001—） ，男，贵州毕节人，贵州师范学院学生。