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RSS订阅原创 【数据分析】基于Spark链家网租房数据分析可视化大屏（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程）✔
本项目基于Spark分布式框架开发链家租房大数据分析系统，解决传统工具处理海量数据效率低下的问题。系统通过爬虫获取房源数据，利用SparkSQL清洗分析，并应用MLlib构建价格预测模型。创新点包括实时数据处理、地理信息可视化及交互式探索功能。技术栈涵盖HDFS、SparkCore、SpringBoot和EchartsGL，最终输出包含热力图、趋势分析等功能的可视化大屏。项目提供完整源码及部署方案，适合租房市场分析与决策支持。
2025-12-26 13:44:50
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原创 【SnowNLP】基于python新能源汽车数据可视化舆情推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程）✅
本文介绍了一个基于Python的新能源汽车数据可视化推荐系统。该系统利用协同过滤算法和深度学习技术，通过分析车型、价格、性能等数据，为用户提供个性化推荐服务。项目采用Django框架开发，包含用户注册登录、数据可视化展示、车型推荐、搜索筛选等功能模块，并创新性地结合了社交推荐机制。系统使用Echarts实现交互式数据可视化，MySQL存储数据，支持多维度新能源汽车市场分析。完整项目源码可通过指定方式获取。
2025-12-23 14:52:02
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原创 【Tensorflow】基于卷积神经网络(CNN)交通标志图像识别系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+启动教程）✅
摘要：本项目开发了一套基于卷积神经网络(CNN)的交通标志识别系统，采用ResNet、EfficientNet等先进架构，结合数据增强和模型优化技术，实现了对限速、警告、指示等多种交通标志的高效分类，目标识别准确率达95%以上。系统包含用户管理、标志搜索、数据可视化等模块，支持对车载视频流进行实时处理。通过融合边缘检测等计算机视觉算法，提升了识别精度；采用模型剪枝技术优化了运行效率。项目使用TensorFlow/PyTorch框架开发，MySQL存储数据，为智能交通和自动驾驶提供技术支持。
2025-12-09 14:52:09
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原创 【机器学习】python旅游数据分析可视化协同过滤算法推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程）✅
本文介绍了一个基于Django框架的智慧旅游分析推荐系统。该系统整合MySQL数据库、Scikit-learn机器学习库和数据可视化技术，实现了旅游数据的多维度分析、个性化推荐和直观展示。系统包含用户交互、数据管理、分析可视化和智能推荐四大功能模块，通过协同过滤算法提供个性化景点推荐，并运用地图、词云等可视化方式呈现数据。创新点在于技术融合、推荐与分析协同、可视化呈现和功能场景设计，既满足游客需求，也为旅游从业者提供决策支持。项目采用Python语言开发，包含完整源码和教学视频资源。
2025-12-09 14:03:19
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原创 毕设！【Spark+Hive】基于大数据招聘数据分析预测推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程）✅
本文介绍了一个基于Spark+Hive的大数据招聘分析系统，主要包含数据采集存储、预处理、分析预测、智能推荐和可视化展示等功能模块。系统运用多元线性回归算法进行岗位需求预测，采用ItemCF协同过滤算法实现个性化职位推荐，通过Spark框架进行高效数据分析。该项目能提升企业招聘效率，优化人才规划，并为求职者提供精准职位匹配。开发技术包括Django后端、MySQL数据库和Echarts可视化等。文章最后提供了项目展示链接和源码获取方式。
2025-12-04 16:01:41
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原创 最新选题推荐！【Spark+Hive】基于Spark大数据旅游景点数据分析可视化推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程）✅
本项目构建了一个基于Spark与Hive的旅游景点数据分析可视化推荐系统，整合多源旅游数据，融合用户协同过滤与深度学习排序算法，提供精准景点推荐。系统采用分布式架构处理海量数据，通过Vue实现可视化展示，为游客提供个性化推荐，同时帮助景区管理者优化运营策略。创新点在于技术架构、推荐算法优化和多模态数据融合，实现了从数据采集到智能推荐的全流程解决方案。开发技术涵盖Vue、Django、Spark/Hadoop、Hive/MySQL等。
2025-12-04 15:26:46
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原创 【Spark+Hadoop+DeepSeek-R1】基于Spark+Hadoop农作物大数据分析可视化预测系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程）✅
本文介绍了一个基于大数据和AI技术的智能农业分析系统。项目整合Spark、Hadoop和DeepSeek-R1等技术，构建了多模态数据处理平台，实现农作物产量预测和订单分析。系统采用TensorFlow深度学习框架，结合LSTM-GRU混合神经网络模型，并开发了动态可视化模块展示分析结果。创新点包括多模态数据融合和自适应可视化决策引擎，支持千万级数据实时处理。项目提供Web端交互界面，涵盖农产品分析、订单预测等功能，为农业生产提供智能化决策支持。
2025-09-24 14:39:10
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原创 （Spark＋Hadoop＋DeepSeek-R1）基于Spark＋Hadoop农作物大数据分析可视化预测系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程）✅
后端：Django大数据处理框架：数据存储：MySQL编程语言：Python自然语言处理：随机森林算法数据可视化：Echarts数据采集：Requests爬虫。
2025-09-21 19:00:00
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原创 【Cursor+Django】基于Zeabur-DeepSeek-R1微博数据分析可视化舆情系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程）✅
【摘要】本项目开发了一套基于DeepSeek-V3大模型的微博舆情智能分析系统，通过Django框架构建后端服务，采用Cursor工具进行AI辅助开发，并部署于Zeabur云平台。系统创新性地融合了AIGC技术与云原生架构，实现微博数据的深度语义分析（情感识别、主题抽取等）和智能可视化呈现（知识图谱、趋势图等）。项目兼具技术前瞻性与实用价值，为企业品牌管理、政府舆情监测提供实时、多维的决策支持，同时探索了"AI-First"的软件开发新范式。完整源码及教学视频可通过指定方式获取。
2025-09-18 13:19:30
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原创 【Spark+Hive】基于Spark大数据技术小红书舆情分析可视化预测系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程）✅
后端：Django大数据处理框架：数据存储：编程语言：Python自然语言处理：snowNLP舆情算法数据可视化：Echarts数据采集：Selenium爬虫。
2025-04-29 15:57:45
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原创 【数据分析大屏】基于Django+Vue汽车销售数据分析可视化大屏（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程）✅
前端框架：Vue后端：Django大数据处理框架：Spark数据存储：Mysql编程语言：Python数据可视化：Echarts。
2025-04-29 14:28:14
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原创 【大数据分析】基于Spark大数据商品数据分析可视化系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程）✅
前端框架：后端：Django大数据处理框架：Spark数据存储：HDFS、Hive编程语言：销量预测：数据可视化：Echarts。
2025-04-19 15:25:18
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原创 【回归算法】医疗疾病感染动态大屏数据分析可视化预测系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程）
一、 项目概述本项目旨在构建一个基于回归算法的预测系统，用于可视化和分析疾病感染的动态变化。该系统将作为实时或接近实时的数据大屏，帮助用户监控和预测疾病传播趋势。系统将从好大夫平台爬虫途径收集大量疾病感染相关的数据。数据预处理步骤包括数据清洗、去噪、标准化等操作，以确保数据的准确性和一致性。通过对收集到的历史感染数据进行回归分析，系统将选择合适的回归算法（如线性回归、支持向量回归、随机森林回归等）进行趋势预测。根据不同的疾病类型或数据特性，可能需要选择不同的回归模型来优化预测效果。
2025-04-19 14:45:56
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原创 【机器学习算法】基于python商品销量数据分析大屏可视化预测系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细启动教程）✅
采用Stacking集成学习策略，分层融合时序模型与树模型的优势：LSTM神经网络：捕捉销量序列的长期依赖关系，通过门控机制过滤噪声，适应促销活动的滞后效应。XGBoost模型：处理结构化特征（价格、品类、竞品数据），挖掘特征间非线性关系与高阶交互效应。Prophet模型：解析节假日、平台大促等外部事件影响，内置变点检测适应突发波动。元模型层：使用线性回归动态加权基模型输出，通过交叉验证确定最优权重组合。XGBoost特征重要性分析示例。
2025-04-18 16:53:37
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原创 毕设/课设【Spark+Hive+hadoop】基于Spark+hadoop贴吧-微博热门交流平台数据分析舆情系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程）✅
舆情 毕设 nlp
2025-04-18 15:09:53
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原创 毕设【Spark+LSTM】美食大众点评数据分析预测系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程）
后端：Django大数据处理框架：数据存储：编程语言：Python。
2025-04-18 13:50:46
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原创 原创【Spark+hadoop】基于Spark大数据小说数据分析可视化推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程）
前端技术：后端：数据库：MySQL、Hive可视化：Echarts推荐算法：基于用户协同过滤算法（User-Based Collaborative Filtering, UserCF）算法原理基于用户协同过滤算法的核心是通过寻找与目标用户兴趣相似的其他用户，将这些相似用户喜欢的物品推荐给目标用户。具体步骤包括：收集用户行为数据，计算用户之间的相似度（如余弦相似度），选取与目标用户最相似的用户集合，并基于这些用户的喜好生成推荐结果。算法特点优点：实现简单，推荐结果具有良好的解释性。
2025-04-12 18:45:31
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原创 原创【数据分析+深度学习算法】基于深度学习音乐数据分析可视化推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程）✅
编辑器：Pycharm前端框架：后端：Django数据处理框架：Spark数据存储：MySQL编程语言：Python算法：基于物品协同过滤推荐算法数据可视化：Echart。
2025-04-11 17:13:53
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原创 大数据毕设选题【Spark+Hive+hadoop】基于Spark+hadoop大数据空气质量数据分析预测系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程）
二、数据分析方法创新 采用多种数据分析方法，如时间序列分析、空间分析、关联分析等，全面深入地挖掘空气质量数据的潜在信息。从多个数据源（如空气质量监测站、气象部门、污染源企业等）采集空气质量相关数据，包括空气质量指标（如 PM2.5、PM10、SO₂、NO₂ 等）、气象数据（如温度、湿度、风速、风向等）和污染源数据（如工业排放、交通尾气等）。基于历史数据和分析结果，建立空气质量预测模型。分析空气质量与气象条件、污染源等因素之间的关联关系，通过相关性分析、回归分析等方法，找出影响空气质量的关键因素。
2025-02-16 17:53:00
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原创 计算机毕设选题推荐【大数据分析】基于Spark哔哩哔哩数据分析舆情推荐系统 b站（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程）✅
该项目旨在基于Spark大数据处理框架，对哔哩哔哩平台的数据进行舆情分析和推荐系统的设计与实现。利用爬虫技术获取哔哩哔哩的相关数据，并使用Spark进行数据清洗、转换和存储。通过NLP技术对用户评论和弹幕进行情感分析，识别热点事件和用户情感倾向。基于用户的兴趣和舆情分析结果，构建个性化的推荐系统，向用户推荐相关内容。利用Spark Streaming对实现弹幕和评论进行分析，实现实时舆情监控与推荐。二、研究意义基于 Spark 的哔哩哔哩数据分析舆情推荐系统有多方面研究意义。
2025-01-10 15:48:40
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原创 计算机毕设选题【协同过滤】基于python豆瓣图书数据分析可视化推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程）
在当今的数字化时代，随着社交媒体和在线平台的发展，用户对书籍的需求不断增加，产生了海量的用户评价和书籍信息。同时，协同过滤作为一种有效的推荐算法，可以根据用户的历史评分和行为模式，为用户提供个性化的书籍推荐。基于Python构建的豆瓣图书数据分析与推荐系统，将为用户提供精准的书籍推荐服务，提升平台的用户黏性和满意度。协同过滤算法（Collaborative Filtering）是推荐系统中常用的一种技术，主要用于根据用户的历史行为（如购买记录、评分、浏览记录等）来推荐用户可能感兴趣的项目。
2025-01-02 14:40:42
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原创 【计算机毕设必选题】基于Spark猫眼电影票房数据分析预测推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程）
随着电影行业的蓬勃发展，海量的电影数据不断涌现，这些数据蕴含着巨大的价值。票房预测目的:个体电影预测：针对每一部即将上映的电影，基于其已有的信息（如预告片反响、前期宣传热度、主创阵容等）和历史数据中相似电影的表现，构建预测模型，估算其票房成绩，为电影投资方、制作方和发行方提供票房预期参考，辅助他们进行投资、宣传资源分配等决策。
2024-12-26 15:01:50
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原创 【Spark+Hive】基于大数据酒店数据分析推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程）
然而，酒店市场竞争激烈，消费者需求多样化，如何为用户提供个性化的服务并优化酒店的运营决策，成为行业内的重要课题。因此，基于Spark和Hive的大数据酒店数据分析推荐系统，可以有效整合和分析酒店预订、用户评价、市场动态等数据，提供智能化的推荐服务，并为酒店管理层提供数据驱动的决策支持，助力酒店在激烈的市场竞争中脱颖而出。采用Spark MLlib中的协同过滤算法（ALS, Alternating Least Squares），根据用户的历史预订记录和酒店评分，构建用户-酒店矩阵，生成个性化的酒店推荐列表。
2024-12-20 17:05:26
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