Hai_Lang_IT的博客

基于协同过滤算法的音乐推荐方法，结合用户行为数据和物品特征，旨在实现精准的个性化音乐推荐。我们首先构建了一个包含用户评分和音乐特征的数据集，采用基于用户和基于物品的协同过滤技术进行推荐分析。通过计算用户之间的相似度和音乐之间的相似度，我们设计并实现了一个音乐推荐系统。对于计算机专业、人工智能专业、大数据专业、信息安全专业、软件工程专业的毕业生而言，不论是对推荐系统、机器学习还是数据挖掘感兴趣的同学，都能为您提供丰富的选题资源和灵感。

对新浪微博突发热点事件的评论舆情数据进行分析。首先，构建了一个自制数据集，涵盖了多个突发事件的微博评论信息。通过数据预处理和特征工程，对评论进行情感分析，以提炼出公众的情感倾向和关注焦点。接着，采用LSTM模型对评论数据进行训练与优化，提升舆情分析的准确性。最后，通过可视化工具将分析结果呈现，帮助决策者与研究者更好地理解舆情的动态演变。计算机专业、人工智能专业、大数据专业、信息安全专业、软件工程专业的毕业生而言，提供丰富的选题资源和灵感。

基于BERT的虚假新闻检测方法，通过构建自制数据集并对模型进行训练，实现对虚假新闻的高效识别。我们首先整理并标注了真实新闻与虚假新闻的数据集，接着利用BERT模型对文本进行编码和特征提取。采用分类算法对提取的特征进行训练，最终构建一个虚假新闻检测系统。对于计算机专业、人工智能专业、数据科学专业、信息安全专业、软件工程专业的毕业生而言，不论是对自然语言处理、深度学习技术还是社会网络分析感兴趣的同学，都能为您提供丰富的选题资源和灵感。

大理天气预测基于自制气象数据集，利用深度学习技术实现了天气变化的识别与预测。通过构建卷积神经网络与循环神经网络模型，对气温、降水量和湿度等气象要素进行分析和预测。该系统在准确性和响应速度上表现出色，为大理的气象服务提供了有效支持。对于计算机专业、人工智能专业、大数据专业、信息安全专业、软件工程专业的毕业生而言，不论是对深度学习技术感兴趣的同学，还是希望探索机器学习、算法或人工智能的领域的同学，都能为您提供丰富的选题资源和灵感。

喜剧电影数据爬虫系统。该系统通过爬取各大影视平台（如豆瓣、IMDB等）的喜剧电影相关信息，获取影片的评分、评论、演员阵容等数据，并进行初步的分析与可视化。实验结果表明，该系统能够高效地采集喜剧电影数据，为后续的市场分析和推荐系统设计提供了可靠的数据支持。对于计算机专业、数据科学专业、人工智能专业及软件工程专业的毕业生而言，不论是对爬虫技术、数据分析还是影视研究感兴趣的同学，都能为您提供丰富的选题资源和灵感。

基于协同过滤和知识图谱的科幻电影推荐系统通过分析用户的观看行为和评分历史，结合电影的内容特征，采用多种推荐算法进行比较与优化。实验结果表明，该系统能够准确推荐符合用户偏好的科幻电影，提高用户的满意度和参与度。对于计算机专业、人工智能专业、大数据专业、信息安全专业、软件工程专业的毕业生而言，不论是对推荐系统技术感兴趣的同学，还是希望探索机器学习、算法或人工智能领域的同学，都能为您提供丰富的选题资源和灵感。

基于机器学习的大理天气与空气质量预测模型基于卷积神经网络（CNN）与长短期记忆网络（LSTM）的混合模型，以有效预测大理市的天气与空气质量。通过收集来自气象局和环境监测站的历史数据，本文对数据进行了清洗和预处理，确保其准确性与完整性。模型训练过程结合了卷积网络的特征提取能力与LSTM的时间序列分析优势，最终实现了对大理市天气变化及空气质量指标的精确预测。对于计算机专业、人工智能专业、大数据专业、信息安全专业、软件工程专业、的毕业生而言，都能为您提供丰富的选题资源和灵感。

基于知识图谱的流行音乐推荐系统。系统结合用户的历史听歌记录、评分数据和社交网络信息，利用协同过滤和内容推荐算法进行个性化推荐。通过对流行音乐数据的分析，系统能够识别出当前的流行趋势，并实时更新推荐模型。实验结果显示，该系统在推荐准确率和用户满意度上均表现良好，为用户提供了丰富的音乐选择和良好的听觉体验。对于计算机专业、人工智能专业、数据科学专业、音乐信息检索专业的毕业生而言，无论是对推荐系统技术感兴趣的同学，还是希望探索音乐数据分析、用户行为建模或社交网络应用领域的同学，都能为您提供丰富的选题资源和灵感。

基于大数据的热点新闻舆情监测与预警系统。系统集成自然语言处理、情感分析和数据挖掘技术，能够实时监测社交媒体和新闻平台上与食品安全相关的舆情信息。通过构建舆情动态分析模型，系统能够识别舆情的变化趋势，并自动生成预警报告。对于计算机专业、数据科学专业、公共管理专业、食品科学与工程专业的毕业生而言，无论是对舆情监测、数据分析技术感兴趣的同学，还是希望探索食品安全与社会治理领域的同学，都能为您提供丰富的选题资源和灵感。

毕业设计：基于大数据的农副产品个性化推荐系统为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提供了一个具有挑战性和创新性的研究课题。无论您对深度学习技术保持浓厚兴趣，还是希望探索机器学习、算法或人工智能的领域的同学，能为您提供灵感和指导。

毕业设计：基于python的药品销售数据分析可视化系统利用Python编程语言和相关数据分析库，结合图表和可视化技术，为药品销售行业提供了一个创新的数据分析和决策支持工具。本文介绍了系统的设计与实现过程，探讨了数据处理、特征提取、模型建立和可视化展示等关键技术。通过本文的研究，为计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生提供了一个有意义且具有挑战性的研究课题。无论您对深度学习技术保持浓厚兴趣，还是希望探索机器学习、算法或人工智能领域的同学，本文都能为您提供灵感和指导。

毕业设计：基于Python的动漫电影推荐系统。该系统利用深度学习和计算机视觉技术，结合用户的喜好和电影的特征，为用户提供个性化的动漫电影推荐。通过分析用户的历史观影记录和行为，系统能够准确地理解用户的喜好，并根据用户的偏好进行电影推荐。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提供了一个具有挑战性和创新性的研究课题。无论您对深度学习技术保持浓厚兴趣，还是希望探索机器学习、算法或人工智能的领域的同学，能为您提供灵感和指导。

毕业设计：基于Python的电影推荐系统利用用户的历史行为和电影的特征，我们构建了一个基于Python的智能推荐系统。该系统能够准确地分析用户的兴趣和喜好，为其提供个性化的电影推荐。为毕业生提供了一个有意义的研究课题。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提供了一个具有挑战性和创新性的研究课题。无论您对深度学习技术保持浓厚兴趣，还是希望探索机器学习、算法或人工智能的领域的同学，能为您提供灵感和指导。

毕业设计：基于大数据的客户产品推荐系统通过收集和分析客户的历史购买数据、浏览行为、社交网络数据等多源数据，系统能够建立客户画像和产品关联模型，实现个性化的产品推荐。该系统结合了数据采集、数据清洗、特征提取、模型训练和推荐算法等关键技术，通过构建高效准确的推荐模型，实现了客户产品推荐的个性化和智能化。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，无论您对大数据分析技术保持浓厚兴趣，还是希望探索机器学习、算法或推荐系统领域的同学，本课题将为您提供灵感。

毕业设计：基于大数据的天气数据可视化系统 通过网络爬取和自定义的数据集，将大量的天气数据以图形化的方式展示出来，实现了对天气情况的直观展示。为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提供了一个具有挑战性和创新性的研究课题。无论您对深度学习技术保持浓厚兴趣，还是希望探索机器学习、算法或人工智能的领域的同学，能为您提供灵感和指导；

毕业设计：基于Python爬虫的天气数据分析与可视化方法。通过爬取多个天气数据源的实时数据，我们使用Python的数据处理和可视化库对数据进行分析和展示。通过折线图、散点图和热力图等可视化手段，我们展示了不同时间段和地区的气温、降雨量和风速等天气变量的变化趋势和关联性。此外，我们还通过交互式可视化工具，让用户能够自由地探索和筛选数据，对天气现象进行更深入的研究。这个基于Python爬虫的天气数据分析与可视化方法为计算机毕业设计提供了一个创新的方向。

毕业设计：基于python的反电信诈骗管理系统结合了深度学习和自然语言处理技术，对电信诈骗行为进行智能识别和预警。系统通过对用户通信记录、行为模式等数据的分析，构建了高效的诈骗识别模型，实现了对电信诈骗行为的准确判断和及时预警。该系统可广泛应用于电信运营商、公安机关等场景，有效提升了反电信诈骗的水平和能力。为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和自然语言处理技术，为计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生提供了一个具有挑战性和创新性的研究课题。

毕业设计：基于python的网易云数据分析可视化系统 通过爬虫技术从网易云音乐平台获取用户数据，包括听歌记录、用户评论等；然后利用Pandas等数据处理库对数据进行清洗、整理和转换；为毕业生提供了一个有意义的研究课题。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提供了一个具有挑战性和创新性的研究课题。无论您对深度学习技术保持浓厚兴趣，还是希望探索机器学习、信息安全、算法或人工智能的领域的同学，能为您提供灵感和指导。

毕业设计：基于python的招聘数据可视化系统利用Python的数据处理能力和可视化库，对招聘数据进行了深入的挖掘和分析，并以图表、报表等形式展示了分析结果。为计算机毕业设计提供了一个创新的方向，结合了深度学习和计算机视觉技术，为毕业生提供了一个有意义的研究课题。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数据专业的毕业生而言，提供了一个具有挑战性和创新性的研究课题。无论您对深度学习技术保持浓厚兴趣，还是希望探索机器学习、算法或人工智能的领域的同学，能为您提供灵感和指导；

毕业设计：基于大数据的热映电影数据可视化系统结合深度学习和计算机视觉技术，对海量热映电影数据进行高效处理与精美可视化展示。通过直观的数据图表和交互界面，用户可轻松探索电影市场趋势、票房走势和观众喜好等重要信息。该系统不仅为电影行业相关人士提供了有力的决策支持工具，也为广大电影爱好者带来了全新的数据体验。本课题的研究成果将为计算机、软件工程、人工智能和大数据专业的毕业生提供宝贵的实践经验和创新启示，同时对于深度学习、机器学习及人工智能在电影产业的应用具有重要指导意义。

毕业设计-基于深度卷积神经网络的品牌服装图像检索系统：随着电子商务的迅速发展，网络上有越来越多的服装 图像，如何从海量的数据图像库中精确查找出自己想要的 目标图像成为许多奢侈品官方网站的研究热点。 图像检索技术最早于 20 世纪 70 年代开始浮现，从刚 开始基于文本的图像检索技术（TBIR）逐渐转变为基于内 容的图像检索技术（CBIR）。在如今的网络商业中，许多 购物系统将 TBIR 作为搜索的主流方式，例如京东、淘宝购 物平台都是在人工标注文本的基础上进行图片检索的。 基于文本的图像检索原理是对图片上人

毕业设计-基于协同过滤的课程资源定制推荐系统：网络教学的形式迅速发展，网络上各种学习资源的数量也在急剧膨胀，学生容易面临“信息过载”的问 题亟需解决。利用遗传算法与K-means聚类算法对协同过滤算法进行优化，并构建协同过滤个性化推荐模型。问卷调查显示觉得个性化课程资源推荐系统有效 的学生占98%，觉得无效的仅占2%。以上结果说明协同过滤个性化推荐模型能很好地为学生推荐课程资源，提高 学生的学习兴趣和学习效率。在网络上的学习资源众多，面对海量的课程 资源，学生往往会难以抉择，不知道自己应该学习 哪一门课程，

毕业设计-基于协同过滤推荐算法的视频推荐系统：在信息化时代，各种电子信息化平台、APP、小程序开始走入大家的生活，其中电商类、视频类、音乐类、聊天类、游戏 类软件是大家使用较多的几类软件，而视频类软件因为内容 多样，题材丰富，易于接收信息，也逐渐被大家追捧。现如今 视频类的软件有很多，比如大家熟悉的爱奇艺、哔哩哔哩、抖 音等等，基本涵盖我们的生活、学习、娱乐等方面。视频类网 站在我们的生活中越来越频繁的使用，每个用户既是内容的 接收者，但同时也是数据的产生者。对于一个成熟的网站来 说，每天产生的数据量是海量

毕业设计-基于协同过滤的美食店铺推荐系统：随叫随到的外卖服务在中国非常流行，美团、大众点评每天的外卖订单超过3000万份，美食平均在30分钟内 送到食客手中。如何推荐出更符合用户喜好的餐厅，成为当下商家和用户较为关心的话题。针对如何对用户推荐符合心 意的餐厅的问题，提出了基于协同过滤的美食店铺推荐算法。如今，随叫随到的外卖服务非常流行。食客可以 浏览在线餐厅市场，选择餐厅并预订他们喜欢的食物 或饮料。但是面对网络数据的爆炸增长,使得用户难 以在海量的数据中快速地找到适合自己的美食，具有 一定的盲目性。通过对

毕业设计-基于协同过滤算法的电商平台推荐系统：电商平台消费客户千人千面，客户的需求、特征和其价 值体现相对比较复杂，并且受多方面的影响。分析历史订单信 息能准确地定位买家的心理，进一步调整运营方向以此提高客 户忠诚度，稳定客流，保持平台自身的竞争力。以电商平台为实例，借助协同过滤推荐算法，考虑用户对商品的 偏好以及对热门商品流行度进行惩罚的措施，优化推荐模型。在消费品零售行业数字化的推动下，网络零售对国内消 费市场的贡献作用持续提升。统计局最新数据显示，2021 年， 全国网上零售额达 13.1 万亿元，同

毕业设计-基于大数据技术的旅游推荐系统-python:随着我国旅游产业规模不断扩大，旅游信息 呈现爆炸性增长，导致游客很难获取有价值的信 息，旅游服务开始从传统的信息化向智能化转 变。智慧旅游推荐系统从海量旅游信息资源中发 现游客感兴趣的信息，并将个性化需求信息推荐 给对应的游客用户，因此推荐系统的研发对智慧 旅游的发展具有重要意义。目前，国内外主要从 两个方面对智慧旅游进行研究：①通过具体的实 例来展现智慧旅游的发展情况。②研究如何构建 智慧旅游体系。分析用户对景点的访问 信息，根据用户的地理信息对旅游

毕业设计-国内疫情数据综合可视化分析系统:自从２０２０年新型冠状病毒肺炎疫情发生后，人 们对疫情情况非常关注。大数据背景下，网络时刻 产生海量疫情方面数据，这些数据只有被合理解读 与展示，民众才能更好了解真实情况。借助网络爬虫技术和 Ｅｃｈａｒｔｓ技 术，再通过爬虫从网上获取到 每日疫情的 各 项 权 威 数 据，清 洗、转 化 和 挖 掘 后 通 过 Ｅｃｈａｒｔｓ整理成各种可视化统计 图［１］，以 及 每 日 热点搜图等以多种多样的可视化形式呈现在人们 面前。通过疫情可视化页面，使人们能实时快速直 观地

毕业设计-基于大数据的电影推荐系统-python:随着现代科技生产力的发展， 人们在空闲时间中逐渐开 始追求更高要求的娱乐活动， 而电影就是最为普遍的娱乐方 式之一。 不管是喜剧还是悲剧，都能勾起你纯真的眼泪；不管 是动作片还是恐怖片，都能让你的肾上腺大开大合；不管是科 幻片还是纪录片，都能让你云游古今中外。 不管是去电影院， 或是购买影碟，或是在网上观赏影片前，人们总是有选择性地 去寻找一些更符合自己喜好的、内容精致的、更受欢迎的电影 去观看。 但是，如今影片的拍摄逐渐走向高产化，佳片许多，烂 片也层出不

毕业设计-基于大数据的股票预测系统-python:随着股票市场的不断发展，产生了大量的股票数据。但这 些历史数据往往被人们所忽略它们的价值或者在对历史数据 进行分析的过程中，难以深层次的挖掘出真正的对人们有用的 价值，信息的利用率较低。并且股票市场向来“阴晴不定”，股价 的高低起伏很大，而股票的价格变化又与每一位股票投资者 的切身利益有着密切的联系。因此，要充分利用好大数据技术 所带来的优势，结合神经网络算法，对股票的历史数据进行分 析，尽可能有效地挖掘出隐藏在股票大量数据中的规律，找出 股票的价格走势。

毕业设计-基于大数据的电影爬取与可视化分析系统-python:随着信息技术的发展，爬取和可视化分析系统作为一种重要的数据获取和分析方法，已经得到了广泛的应用。大数据技术为爬取和可视化分析系统提供了可靠的技术支持，使之能够更好地收集和分析大量复杂的数据。电影爬取与可视化分析系统是基于大数据技术的一种新型的电影分析系统，它可以有效收集和分析大量电影数据，从而为电影行业提供有价值的洞察。 电影爬取与可视化分析系统是一个由爬虫、数据存储、数据清洗、可视化分析等模块组成的系统。爬虫模块是核心模块，它可以从网络上收集大

毕业设计-基于大数据的房地产数据分析与预测-python:房地产业作为对国民经济和城市经济发展 具有重大影响的产业部门，在发展中面临诸多 问题，需要政府及有关部门在对房地产市场发 展进行正确预判的基础上科学决策、积极引导， 促进房地产业的健康发展。房地产市场拥有着海 量的数据积累，房地产市场分析都将围绕这些数据展开，从而为政府及有关部门决策提供重 要参考。面对数据信息的急剧增长，房地产市场 分析必须借助大数据的挖掘和分析技术，将海 量数据转化成为有洞察力、决策力和有价值的 知识，正确判断市场趋势、科学引导资

毕业设计-基于大数据招聘岗位可视化系统-python:对高校毕业生就业情况进 行研究，为求职者提供准确直观的应 聘方案。系统基于Hadoop大数据平台 运行，通过数据采集、数据清洗、数 据分析、数据可视化等步骤，对于主 流招聘网站的招聘信息和相应区域租 房信息进行采集分析，对招聘岗位的 平均薪资、招聘岗位数量，学历工作 经验要求，以及制品区域附近房源价 格等信息，采用数据可视化技术直接 展示，使用协同过滤推荐算法进行精 准推荐。大数据技术是获取数据价值极为重 要的途径，而招聘大数据能让应聘者更 直观地了

毕业设计-基于深度学习的新闻推荐系统-python:深度学习是一种机器学习技术，它可以从大量数据中提取有用的信息，以实现高效的计算机视觉、自然语言处理、语音识别等等。近年来，深度学习技术在新闻推荐系统技术上得到了广泛的应用。 新闻推荐系统是一种提供新闻的服务，它能够根据用户的兴趣、阅读习惯等个性化特征，为用户推荐有价值的新闻。传统的新闻推荐系统采用基于内容的推荐技术，根据新闻的标题、关键词等信息进行推荐，但这种技术有一定的局限性，无法有效地满足用户的个性化需求。 基于深度学习的新闻推荐系统可以通过分析用户的

毕业设计-基于大数据动画电影推荐系统-python:随着大数据（ＢｉｇＤａｔａ）时代的到来，网络信息呈现出爆炸式增长的趋势，用户面临着信息过载的难题． 为了让用户能够从海量信息中高效地获取自己所需的信息，推荐系统应运而生．推荐系统是大数据在互联 网领域的典型应用，是自动联系用户和物品的一种工具，它通过分析用户的历史记录来了解用户的喜好， 主动为用户推荐其感兴趣的信息，从而满足用户的个性化推荐需求． ２０１６年初，艾漫数据与中视互动 联合组建了中国首个大数据应用平台———“中国动漫数据平台”．该平台以“大数据

毕业设计-基于大数据的ＰＭ2.5浓度预测的研究-python:随着中国经济的快速发展，以 PM2.5 为主要污染物的雾霾天气频频发生，环境保护是 一项紧迫的任务。如今我国已经逐步建立了环境监测系统，但是环境监测站产生的大量数 据并没有得到充分的利用，在空气质量状况尚未得到根本改善的情况下，利用历史数据对 PM2.5 浓度进行预测，帮助公众合理的规避污染也帮助政府提供充裕的管理时间是非常有 意义的事。

[计算机毕业设计]大数据疫情分析与可视化系统利用大数据技术，整合多源信息，通过复杂网络理论和机器学习算法构建精准的疫情传播模型，分析疫情传播规律。为了提升决策效率，研究还开发了一套数据可视化系统，将复杂的疫情数据以直观、易懂的方式呈现，帮助公共卫生决策者实时监控疫情动态。研究结果表明，该系统能够有效提高疫情预测的准确性，为公共卫生管理提供科学支持。通过本研究，期望为未来疫情防控提供有力的工具与理论依据。

基于机器学习进行食品安全数据的关联分析与可视化，具有重要的理论与实践意义。首先，通过应用机器学习算法，可以实现对食品安全数据的深度挖掘，识别潜在的风险因素和异常模式，从而为食品安全监管提供科学依据。其次，数据可视化技术能够将复杂的数据分析结果以直观的方式呈现，帮助决策者快速理解和判断现状，提升反应速度和决策效率。此外，本研究将为食品行业构建更加智能化和数据驱动的管理体系，促进食品安全风险的防控，保障公众的饮食安全。通过本课题的研究，期望能够为食品安全领域提供创新性的解决方案，推动行业的可持续发展。