- 博客(14)
- 收藏
- 关注
RSS订阅原创 (2026年计算机毕设推荐)基于深度学习的道路交通标识识别分类
本文提出了一种基于深度学习的交通标识识别分类方法，通过卷积神经网络（CNN）进行特征提取，结合数据增强和迁移学习技术优化模型性能。实验结果显示，该方法在公开数据集上达到98.3%的准确率，显著优于传统方法。研究为智能驾驶和交通管理提供了技术支持，未来可进一步优化模型在复杂场景下的适用性。
2025-09-12 20:09:53
599
原创 (2026计算机毕设推荐)基于大数据技术的猫咪交易数据分析及可视化
本文基于大数据技术对猫咪交易市场进行数据分析与可视化研究。通过数据清洗、特征提取等预处理方法整理交易数据，利用Spark等工具分析影响交易价格和量的关键因素（品种、年龄、性别、地域等），并采用可视化技术直观展示分析结果。研究为市场参与者提供决策支持，验证了大数据技术在揭示宠物市场规律方面的应用价值。（150字）
2025-09-12 20:09:13
564
原创 (2026计算机毕设推荐)基于深度学习的肺癌组织病理学图像分类
摘要：本文提出一种基于深度学习的肺癌病理图像分类方法，利用卷积神经网络（CNN）对腺癌、鳞癌等组织类型进行自动识别。研究显示，该方法分类准确率达95%以上，并通过可视化技术增强模型可解释性。实验验证了CNN在肺癌病理诊断中的有效性，为临床辅助诊断提供了新思路。 Abstract: This study presents a deep learning-based approach for classifying lung cancer histopathological images using CNN.
2025-09-12 20:08:19
984
原创 （2026计算机毕设推荐）基于大数据技术B站每周必看系列的分析与可视化
本文基于大数据技术对B站"每周必看"系列榜单进行数据分析与可视化研究。通过Python爬虫获取视频数据，分析UP主上榜频次、视频类型分布及播放量-点赞数关系等特征，并利用Plotly和Echarts等工具实现可视化展示。研究揭示了榜单内容规律，为创作者和平台运营提供参考。关键词：大数据技术、B站、数据分析、可视化。
2025-09-08 15:13:16
1130
原创 (2026年计算机毕设推荐)基于大数据技术医保数据的可视化分析
本文构建了一个基于Hadoop和Spark的医保大数据可视化分析系统，实现了TB级医保数据的高效处理与多维度可视化展示。系统采用分布式架构进行数据存储与处理，运用Spark进行数据清洗和特征提取，结合Tableau实现可视化分析。实验表明，该系统较传统方法分析效率提升8倍以上，可为医保政策制定和医疗资源配置提供数据支持。研究成果对提升医保数据利用效率和优化医疗资源分配具有重要意义。
2025-09-08 15:12:51
913
原创 (2026年计算机毕设推荐)基于XGBoost模型的上海市二手房价的预测
本文提出一种基于XGBoost的上海市二手房价预测方法，通过整合房屋属性、位置、交易记录等多源数据构建预测模型。针对传统线性模型难以处理市场复杂性的问题，研究采用XGBoost算法处理非线性关系，结合网格搜索优化参数。实验使用2018-2023年上海二手房数据，结果显示XGBoost较线性回归误差降低23%，能有效预测不同区域和房型的房价走势。研究为房产投资决策提供了数据支持。
2025-09-08 15:12:31
1164
原创 (2026年计算机毕设推荐)基于Flink的实时多数据源管理系统的设计与实现
本文设计实现了基于Apache Flink的实时多数据源管理系统，解决海量异构数据流的实时处理难题。针对物联网和互联网场景下多源数据融合需求，系统采用Flink流批一体架构，结合Kafka、HBase等组件构建分布式处理管道，支持实时数据清洗、聚合计算与动态可视化。实验表明，系统在智慧城市交通数据集中实现每秒10万条吞吐量，延迟低于500ms，满足实时监控需求。关键词：Flink、多数据源、流批一体、低延迟、高吞吐。
2025-09-08 15:12:12
622
原创 (2026年计算机毕设推荐)基于spark 的在线教育离线数仓设计与可视化实现
本文基于Hive on Spark大数据处理框架，设计并实现了一个在线教育离线数仓与可视化系统，旨在挖掘学生学习行为模式、评估教学效果，并为教学决策提供科学依据。研究背景源于在线教育平台积累了海量用户学习数据（如学习记录、作业完成、考试成绩），这些数据蕴含丰富的学习行为与学习成效信息。然而，原始数据存在噪声与不一致性，需通过清洗、整合与分析以提取有价值信息。
2025-09-08 15:11:54
811
原创 (2026年计算机毕设推荐)基于spark的航空旅客满意度数据分析与可视化实现
本文基于Spark框架设计实现了航空旅客满意度分析系统，通过整合多源数据（航班运行、旅客反馈等），利用分布式计算进行高效处理。系统采用LSTM、随机森林等机器学习算法预测满意度关键因素，结合ECharts实现数据可视化，直观展示准点率、服务评分等指标。实验表明，系统在TB级数据处理效率提升60%，预测准确率达85%以上。研究解决了传统方法效率低的问题，为航空服务优化提供数据支持。关键词：Spark、航空满意度、数据分析、可视化、机器学习。
2025-09-08 15:11:40
714
原创 (2026年计算机毕设推荐)基于spark的广西天气数据分析与预测
本文基于Spark框架构建了广西天气数据分析与预测系统，通过Python爬虫采集气象数据，利用Spark进行分布式处理，结合机器学习算法实现天气趋势预测，并采用Echarts、Tableau等工具可视化展示结果。系统能高效处理大规模数据，预测准确率较高，为防灾减灾、农业等领域提供决策支持。研究涉及数据采集、预处理、分析挖掘及可视化全流程，展示了大数据技术在气象领域的应用价值。
2025-09-08 15:11:22
893
原创 (2026年计算机毕设推荐)基于spark的图书销售数据分析与可视化实现
本文基于Spark框架设计了一套图书销售数据分析与可视化系统，整合多源异构数据，采用K-Means聚类和LSTM算法进行用户行为分析与销售预测，通过ECharts等工具实现动态可视化。实验证明系统处理TB级数据效率提升60%，预测准确率达85%以上，有效解决了传统方法在数据规模与实时性上的不足。研究为图书销售大数据分析提供了高效解决方案。
2025-09-08 15:10:43
969
原创 (2026年计算机毕设推荐)基于python爬虫对豆瓣电影排行榜数据的挖掘与可视化
本研究实现了一个基于Python的豆瓣电影数据分析系统，采用Scrapy框架爬取TOP250电影数据，结合LDA主题模型和情感分析技术处理10万+量级的用户评论。系统通过Flask+PyEcharts构建可视化平台，分析了电影类型分布、评分趋势等维度，主题模型困惑度达120.5，为电影推荐和行业分析提供支持。 关键词：Python爬虫；豆瓣电影；LDA主题模型；情感分析；数据可视化
2025-09-08 15:10:22
694
原创 (2026年计算机毕设推荐)基于机器学习贷款批准预测的数据分析与可视化实现
1. 王强, 李敏. 基于机器学习的信用风险评估模型研究[J]. 计算机研究与发展, 2020, 57(5): 1021-1030.3. 陈明, 周涛. XGBoost在金融风控中的应用研究[J]. 计算机应用研究, 2021, 38(6): 1678-1685.4. 赵峰, 孙亮. 基于特征工程的信用评分模型优化[J]. 计算机工程与应用, 2022, 58(2): 234-242.2. 张伟, 刘洋. 金融科技中的贷款审批算法优化[J]. 软件学报, 2021, 32(3): 721-730.
2025-09-08 15:09:50
629
原创 (2026年计算机毕设推荐)基于AdaBoost模型的银行贷款批准的预测分析
本文提出了一种基于AdaBoost集成模型的银行贷款审批预测方法，通过整合多源异构数据构建信贷风险评估系统。研究针对传统评分模型在复杂风险特征识别上的不足，采用AdaBoost算法自适应调整样本权重，组合决策树、SVM等弱学习器形成强分类器。实验使用商业银行真实数据，结果显示该模型AUC较单一模型提升12%，能有效区分优质与高风险客户。论文详细介绍了系统架构设计、关键模块实现及优化方案，为银行信贷决策提供技术支持。关键词：AdaBoost、贷款预测、风险评估、集成学习。
2025-09-08 15:08:42
915
空空如也
空空如也
TA创建的收藏夹 TA关注的收藏夹
TA关注的人