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RSS订阅原创 基于Python+Django汽车销售量数据分析可视化系统
本文设计实现了一个基于Django的汽车销售数据分析可视化系统，采用Django框架和MySQL数据库，集成ECharts可视化工具和协同过滤推荐算法。系统通过网络爬虫自动采集汽车销售数据，实现多维度统计分析、可视化展示和个性化推荐功能。实验表明系统能有效处理海量数据，提供准确市场分析和用户推荐服务，具有良好的用户体验和稳定性能。研究成果为汽车企业市场分析和消费者购车决策提供了有力支持。
2025-11-18 07:22:11
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原创 【协同过滤推荐算法】基于Python+Django的招聘数据可视化分析推荐系统
本文开发了一套基于Python+Django的招聘数据可视化分析推荐系统，综合利用爬虫技术、数据分析和可视化方法解决招聘市场信息不透明问题。系统实现了招聘数据采集、多维度分析、个性化推荐等核心功能模块，通过协同过滤和内容匹配算法为求职者提供精准职位推荐。研究结果表明，该系统能有效整合分散的招聘信息，提供全面的就业市场分析，显著提高求职效率，为求职决策提供数据支持。
2025-11-18 07:07:56
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原创 基于Python+Django的豆果美食菜谱数据分析推荐系统
本文设计并实现了一个基于Python+Django的美食菜谱数据分析推荐系统。系统采用Django框架作为后端开发平台，MySQL存储数据，结合scikit-learn实现协同过滤推荐算法。通过ECharts可视化技术展示菜系分布、评分统计等分析结果。 系统主要功能包括： 用户认证与管理 菜品信息浏览与搜索 基于协同过滤的智能推荐 评论评分功能 多维数据分析与可视化 关键技术： Django框架的MTV架构 基于余弦相似度的协同过滤算法 ECharts数据可视化 Redis缓存优化 实验结果表明，该系统推荐
2025-11-18 07:01:54
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原创 基于Python+Django餐饮评论大数据分析与智能推荐系统 毕业论文
本文设计并实现了一个基于Python+Django的餐饮评论分析与推荐系统。系统采集了4万多条真实餐厅评论数据，通过数据清洗、情感分析和多维度评分统计构建餐厅数据库，采用基于内容的推荐算法，根据用户口味偏好、价格区间等特征提供个性化推荐。系统实现了数据可视化展示功能，包括情感分析图表和评分雷达图等。测试表明，系统能有效处理大规模评论数据，推荐准确率高，界面友好，具有良好的实用价值。
2025-11-16 08:26:14
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原创 基于Python的考研院校数据分析系统 爬虫 可视化
本论文设计并实现了一个基于Python的考研院校数据分析系统，旨在帮助考生解决海量院校信息筛选和报考决策难题。系统采用Django框架构建后端，集成网络爬虫技术自动采集院校数据，运用用户协同过滤算法实现个性化推荐，并通过ECharts可视化组件直观展示院校分布、分数线、报录比等关键信息。系统包含六大核心功能模块和完整数据库体系，能够为考生提供智能推荐和科学决策支持，具有重要的实用价值。
2025-10-09 00:27:06
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原创 基于Django的图书馆座位预定管理系统
本文设计并实现了一个基于Django框架的图书馆座位预定管理系统。该系统采用B/S架构，使用MySQL数据库存储数据，包含用户认证、座位预约、扫码签到、预约记录、警告管理和数据统计六大功能模块。通过定时任务检测过期预约，有效提升了座位资源利用率。测试表明系统运行稳定可靠，解决了传统人工管理模式的弊端，为图书馆提供了现代化的信息管理手段。系统具有用户友好、管理高效的特点，显著改善了图书馆座位资源分配问题。
2025-10-07 18:10:09
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原创 基于Python+Django豆瓣图书数据可视化分析推荐系统 可视化 协同过滤算法 情感分析 爬虫
本文开发了一个基于Python+Django的豆瓣图书数据可视化分析与推荐系统，旨在解决互联网时代图书信息过载问题。系统通过爬虫模块实现豆瓣图书及评论数据的自动化采集，支持批量与单本爬取模式。采用ECharts图表库提供8个维度的可视化分析，包括分类分布、作者影响力等。核心技术创新包括：基于Jieba分词和词典匹配的情感分析算法（准确率85%以上），以及融合协同过滤与内容特征的混合推荐算法。系统采用Django MVT架构设计，具备响应式前端界面和稳定后端处理能力，为读者提供全面的图书决策支持工具，具有良好
2025-10-06 17:37:09
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原创 基于Spark+hive的小红书数据分析预测系统 爬虫 可视化 机器学习 情感分析
摘要 本项目构建了一个基于Apache Spark的小红书数据分析系统，采用分布式计算框架处理海量社交媒体数据。系统实现了从数据采集、清洗到多维度分析的完整流程，包括情感分析、热词提取、竞品分析等核心功能，并集成机器学习算法实现内容热度预测。通过Django框架搭建可视化平台，运用ECharts展示分析结果，为内容创作者和运营人员提供数据驱动的决策支持。系统采用前后端分离架构，具有良好的扩展性和实用性，有效解决了传统分析方法在大规模社交媒体数据处理中的性能瓶颈问题。 关键词：Apache Spark、小红书
2025-10-04 18:54:30
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原创 基于Python+Django的深度学习个性化音乐推荐系统
摘要 本项目基于Python+Django框架开发了一个个性化音乐推荐系统，通过集成协同过滤、内容推荐和深度学习等多种算法，实现了精准的音乐推荐功能。系统采用B/S架构，包含用户管理、音乐数据管理、推荐引擎、数据可视化等核心模块。技术实现上运用了TensorFlow深度学习框架和ECharts数据可视化技术，推荐准确率达到85%以上。系统解决了传统推荐方式的局限性，为用户提供了个性化的音乐发现体验，具有较高的实用价值。 关键词：个性化推荐、Django框架、协同过滤、深度学习、数据可视化
2025-10-03 19:36:23
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原创 基于Python线性回归的全国气象可视化分析系统
摘要 本项目基于Python技术栈开发了一套全国气象可视化分析系统，集数据采集、分析预测和可视化功能于一体。系统采用Flask框架构建后端，使用Selenium爬虫实时采集全国400+城市气象数据，并运用scikit-learn库实现多元线性回归算法进行10天天气预测，准确率达85%以上。系统支持多种数据可视化展示，具备处理10万+条数据的能力和多用户并发访问性能，为气象分析决策提供了实用工具。 关键词：气象分析、线性回归、数据可视化、Flask框架、机器学习 Abstract This project d
2025-10-02 14:16:23
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原创 基于python+django的Boss直聘数据可视化分析预测系统 预测算法 爬虫 可视化
摘要 本项目基于Django框架开发了boss直聘数据可视化分析系统，通过爬虫技术采集招聘数据，运用数据清洗和机器学习算法进行分析预测，并采用ECharts实现多维可视化展示。系统包含用户认证、数据统计、薪资分析、公司信息、学历要求、企业融资、城市分布、词云图和薪资预测等功能模块。测试表明系统运行稳定，分析准确，可视化效果良好，为求职者提供了高效的就业市场分析工具，具有实用价值和推广意义。 关键词：数据可视化，网络爬虫，Django框架，机器学习，薪资预测
2025-10-02 13:56:59
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原创 基于YOLOv8的智能车辆检测系统
本文设计并 150 字摘要： 本文基于 YOLOv8 深度学习算法设计了一套智能车辆检测系统，实现了对轿车、摩托车、公交车和卡车四类车辆的高精度识别。系统采用 Flask 框架开发，具备用户管理、图片/视频检测、批量处理等核心功能，并支持数据可视化与统计分析。测试表明，系统检测准确率达 90%以上，单图处理时间小于 2 秒，同时支持批量处理 50 张以上图片。相较于传统监控系统，本方案显著提升了检测精度和处理效率，为智能交通监控提供了完整的解决方案。论文详细阐述了系统架构设计、关键技术实现及性能测试方案。
2025-10-01 16:34:27
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原创 基于Python+Django的哔哩哔哩数据可视化分析推荐系统
本文介绍了一个基于Python+Django的哔哩哔哩数据可视化分析推荐系统。该系统通过智能爬虫采集B站视频数据，运用机器学习算法进行情感分析和用户行为挖掘，结合协同过滤与内容推荐技术构建个性化推荐引擎。系统采用ECharts实现播放量趋势、情感分析、分类热度等多维度数据可视化，并具备完整的用户认证与安全管理机制。项目创新性地融合了爬虫技术、情感分析与混合推荐算法，为视频内容分析提供了实用解决方案，具有重要的理论研究和实际应用价值。
2025-10-01 11:16:03
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原创 基于Python+Django的豆瓣电影数据分析推荐系统
摘要 本项目基于Python+Django框架开发了一个豆瓣电影数据分析推荐系统，实现了从数据采集到智能推荐的全流程功能。系统采用Django作为后端核心，通过爬虫技术获取豆瓣电影数据，运用机器学习算法进行情感分析和协同过滤推荐，并借助ECharts实现数据可视化。主要功能包括电影信息管理、用户评论分析、多维度统计、词云生成、情感分析及个性化推荐等。系统采用MVC架构，包含6个功能模块、2000+行代码和15个数据库表，通过增强型爬虫支持批量采集，情感分析准确率达85%以上，能够有效提供个性化电影推荐服务。
2025-09-29 00:03:24
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原创 基于Python+Django的Steam热门游戏数据可视化分析推荐系统
本文摘要（149字）： 本项目开发了一个基于Python+Django的Steam游戏数据分析推荐系统，集数据采集、分析与可视化功能于一体。系统通过爬取Steam平台游戏数据，运用机器学习算法实现多维分析、评论情感挖掘和个性化推荐。采用Django框架构建Web应用，整合MySQL数据库、ECharts可视化、jieba分词等技术模块，形成完整的数据处理流程。系统特色在于融合市场趋势分析、用户情感识别和智能推荐功能，为游戏开发者和玩家提供决策支持。研究成果验证了数据可视化与推荐算法在游戏领域的应用价值，具有
2025-09-28 23:36:53
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原创 基于Python+Django的AppStore应用榜单数据可视化分析推荐系统
本文介绍了一个基于Python+Django的AppStore应用榜单数据可视化分析推荐系统。该系统针对移动应用市场信息过载问题，采用Django框架结合MySQL、ECharts和Scikit-learn等技术，实现了数据爬取、多维度分析、混合推荐算法（协同过滤+内容推荐）、中文情感分析（准确率85%以上）和交互式可视化等功能。系统成功爬取200+应用数据，构建了5个核心数据模型，为移动应用市场分析和个性化推荐提供了有效解决方案。项目解决了用户选择困难问题，实现了从数据采集到可视化展示的完整流程，具有较高
2025-09-27 21:49:12
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原创 基于Python的智能路线规划数据分析与个性化推荐系统设计与实现
本文设计并实现了一个基于Python的智能路线规划系统，融合数据分析与个性化推荐功能。系统采用Django框架开发，集成协同过滤、矩阵分解等机器学习算法，通过分析用户历史出行数据实现个性化路线推荐。同时提供多维度的出行数据分析与可视化展示功能，支持用户行为分析、时空维度统计等。测试表明，该系统能有效提升用户体验，为智能交通领域的个性化服务提供新思路。
2025-09-26 23:08:46
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原创 基于Python的智能天气数据分析可视化系统
摘要：本项目开发了一个基于Python Flask的天气数据分析可视化系统，采用Selenium+BeautifulSoup爬虫技术采集12万+条历史天气数据，构建了完整的天气数据库。系统核心功能包括用户管理、历史查询、基于随机森林算法的智能预测以及多维度数据可视化，支持ECharts图表库的多种展示方式。项目实现了8大功能模块、30+视图函数和50+HTML模板，代码量超8000行，为气象研究提供了智能化的数据分析和预测服务。 关键词：Python Flask、天气数据分析、随机森林、数据可视化、网络爬虫
2025-09-26 20:55:33
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原创 基于Python的锦江酒店数据分析与推荐系统
摘要 本项目基于Python技术栈开发了一个锦江酒店数据分析与推荐系统，采用Django框架构建Web应用，集成了协同过滤推荐算法、多维度数据可视化、网络爬虫和文本分析等核心功能模块。系统通过用户协同过滤算法实现个性化酒店推荐，运用Pyecharts等工具进行价格分布、城市热力图等可视化分析，并利用爬虫技术保持数据实时更新。测试结果表明，系统能有效提升用户酒店选择效率，为业务决策提供数据支持，具有较好的实用价值和推广前景。 关键词：协同过滤、数据可视化、Django框架、推荐系统、Python
2025-09-26 07:49:54
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原创 基于Python的路线规划数据分析推荐系统设计与实现
本文介绍了一个基于Python和Django开发的路线规划数据分析推荐系统。该系统采用MVC架构设计，包含数据模型层、业务逻辑层和表现层，实现了路线规划、多算法推荐和数据分析三大核心功能。系统整合了基于物品的协同过滤、地理位置聚类和矩阵分解等多种推荐算法，通过集成方式提供个性化推荐。此外，系统还实现了时间、空间和出行方式等多维度的数据分析功能，并采用可视化技术展示结果。未来可引入深度学习、实时交通数据等进一步提升系统性能。该系统为城市出行提供了智能化决策支持解决方案。
2025-07-11 01:34:15
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