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原创 基于k-means聚类算法+NLP微博舆情数据爬虫可视化分析推荐系统（完整系统源码+数据库+详细开发文档+详细部署文档+项目PPT）
本文介绍了一个基于k-means聚类算法和NLP技术的微博舆情数据爬虫可视化分析推荐系统。系统通过requests库实现微博数据爬取，利用热词统计、情感分析等功能进行数据挖掘，并采用k-means算法实现个性化新闻推荐。系统架构包括数据采集、预处理、聚类分析和可视化展示等模块，支持舆情监测、IP分析、评论分析等功能。研究成果为舆情监测提供了技术支持，帮助用户获取个性化信息推荐，提升了信息获取效率。系统采用Python开发，包含完整源码、数据库及详细文档。
2025-01-24 18:52:46
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原创 基于python房屋爬虫数据可视化分析推荐系统（完整源码+数据库+详细文档）
该系统的核心目标在于为用户提供一套全面的房屋信息分析和个性化推荐服务，利用大数据技术和机器学习算法，为用户提供更精准、实用的房屋选择建议。通过整合前后端技术、数据分析、机器学习以及地图API，该系统为用户提供了一个交互性强、信息全面的房屋推荐平台，为房屋搜索和选择提供了更多的维度和可视化的支持。
2024-03-21 00:34:44
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原创 基于深度学习知识图谱的大数据医疗知识知识图谱问答可视化系统（完整系统源码+数据库+万字详细文档+源码解析+视频详细部署教程讲解+万字论文+ppt等资料）
本文介绍了一个基于深度学习知识图谱的医疗问答可视化系统。该系统采用Neo4j图数据库存储医疗领域知识，结合贪心算法进行分词和Aho-Corasick算法实现多模式匹配。系统前端使用Flask框架构建聊天机器人界面，后端采用BERT+LSTM+CRF深度学习模型进行命名实体识别和关系抽取。项目详细介绍了开发环境配置(JDK1.8、Neo4j4.4.5等)、数据处理流程、知识图谱建模方法，以及系统各模块功能，包括问答分类、解析和搜索模块。系统实现了用户提问自动存储到SQL数据库的功能，并提供完整的源码、部署文档
2024-03-04 13:28:47
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原创 基于hyperleger fabric区块链的校园化妆品交易平台搭建（完整源码+详细文档+解析讲解）
一、大数据与区块链解决方案概述选题背景:目前不少同学在校园里进行二手交易没有一个大众认可的平台，很多都是私下交易，但会存在很多虚假交易，甚至出现诈骗事件，没有一个让校园同学认可放心的二手化妆品交易平台，基于这个交易问题，我们将校园二手化妆品交易与区块链技术结合来处理交易存在的问题，给校园内学生提供提供一个安全、公开、方便、美观的交易平台，让学生在校园交易的放心，买得放心，用的安心。不但可以交易平台的资产也可以添加我的售卖，自己成为卖家。采用区块链技术架构的优点：区块链采用了分布式核算和存储，不存在中心
2024-03-04 13:23:59
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原创 大数据毕业设计—基于Python旅游数据爬虫采集可视化分析推荐系统（完整系统源码+数据库+详细文档+全源码解析+答辩PPT）
在互联网时代，各行各业的人们都在寻求增长点，人们的日常生活越来越离不开互联网。以旅游信息为例，线下大量的各种旅游信息基本只会出现在旅游会上，但是现如今，人们越来越重视时间成本，所以越来越多的年轻人在网上查找自己想要查找的旅游就业信息。然而，在互联网信息和海量数据源混合的情况下，如何快速精确的找到自己想要的数据是一个值得探讨的问题。本系统主要针对解决获取旅游信息滞后、参加线下旅行社和人工检索时间成本高等问题，运用网络爬虫信息技术设计思想，实现了一个基于Python的旅游信息推荐系统。
2024-02-29 18:21:23
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原创 基于Python NLP情感分析微博舆情数据爬虫可视化分析系统+可视化+NLP情感分析+爬虫+机器学习（完整系统源码+数据库+详细部署文档+万字论文+详细开发文档）
Python语言、Flask框架、MySQL数据库、requests网络爬虫技术、scikit-learn机器学习、snownlp情感分析、词云、舆情分析3、项目说明1.开发工具本项目主要采用 PyCharm 开放平台利用 Python 语言来实现的。PyCharm 是一种PythonIDE，带有一整套可以帮助用户在使用 Python 语言开发时提高其效率的工具。2.数据获取。
2024-02-29 17:23:36
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原创 大数据招聘数据分析：基于Python网络爬虫的IT招聘就业岗位可视化分析推荐系统（完整系统源码+数据库+详细文档）
本文介绍了一个基于Python网络爬虫的IT招聘就业岗位可视化分析推荐系统。系统通过Selenium爬取Boss直聘等网站的70万条招聘数据，利用Pandas、NumPy等工具进行数据清洗和分析，并实现以下功能：1)职位数据词云可视化；2)多维度数据分析与图表展示；3)基于用户画像的岗位推荐算法；4)机器学习薪资预测模型。系统提供完整的Web界面，涵盖Java、Python、算法等IT岗位分析，支持用户注册登录、数据查询和个性化推荐。项目包含完整的源码、数据库和文档，采用Python主流技术栈实现
2024-02-23 17:07:57
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原创 基于python豆瓣电影爬虫数据可视化分析推荐系统（完整系统源码+数据库+详细文档+论文+详细部署教程）
Django（发音为"jan-go"）是一个高级的Python web框架，它鼓励快速开发和干净、可重用的设计。Django 遵循经典的 Model-View-Controller（MVC）软件设计模式，但采用了稍微不同的结构。在Django中，这个模式被称为Model-View-Template（MVT）。负责数据存储和检索。定义数据模型，通过对象关系映射（ORM）将数据模型映射到数据库表。处理用户请求，从模型中检索数据，并将数据传递给模板进行渲染。定义如何呈现数据。
2024-02-05 13:46:13
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原创 大数据TensorFlow深度学习——基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统(完整系统源码+PPT+详细开发文档+论文+源码解析)
基于BERT+LSTM+CRF深度学习识别模型医疗知识图谱问答可视化系统通过构建医疗领域的知识图谱来实现计算机的深度学习，并且能够实现自动问答的功能。本次的内容研究主要是通过以Python技术来对医疗相关内容进行数据的爬取，通过爬取足量的数据来进行知识图谱的的搭建，基于Python语言通过echarts、Neo4j来实现知识图谱的可视化。通过智慧问答的方式构建出以BERT+LSTM+CRF的深度学习识别模型，从而完成对医疗问句主体的识别，构建出数据集以及实现文本的训练。通过Django来进行web网页的开发
2024-02-01 20:47:57
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原创 基于SpringBoot+Vue学科竞赛管理系统（完整源码+详细文档+论文+部署文档等资料）
本系统基于SpringBoot+Vue学科竞赛管理系统有管理员，学生，领队老师，教师，管理员功能有个人中心，教师管理，学生管理，领队教师管理，竞赛类型管理，竞赛信息管理，学院管理，专业管理，获奖情况管理，系统管理等。教师功能有个人中心，题目类型管理，竞赛题库管理，竞赛类型管理，竞赛信息管理，报名信息管理，竞赛评分管理，参赛名单管理，晋级名单管理，获奖名单管理，竞赛总结管理，报销清单管理，成绩申诉管理，参赛信息管理，参赛信息管理，往年成绩管理，获奖情况管理。领队老师功能有个人中心，题目类型管理等
2024-02-01 14:33:08
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原创 基于python大数据机器学习旅游数据分析可视化推荐系统（完整系统+开发文档+部署教程+文档等资料）
TF-IDF是一种统计方法，用以评估一字词对于一个文件集或一个语料库中的其中一份文件的重要程度。字词的重要性随着它在文件中出现的次数成正比增加，但同时会随着它在语料库中出现的频率成反比下降。TF-IDF加权的各种形式常被搜索引擎应用，作为文件与用户查询之间相关程度的度量或评级。除了TF-IDF以外，因特网上的搜索引擎还会使用基于链接分析的评级方法，以确定文件在搜寻结果中出现的顺序TF-IDF实际上是：TF * IDF。
2024-01-13 13:39:20
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原创 大数据可视化项目—基于Python豆瓣电影数据可视化分析系统的设计与实现（完整系统源码+数据库+详细文档+论文+PPT+部署教程）
本项目旨在通过对豆瓣电影数据进行综合分析与可视化展示，构建一个基于Python的大数据可视化系统。通过数据爬取收集、清洗、分析豆瓣电影数据，我们提供了一个全面的电影信息平台，为用户提供深入了解电影产业趋势、影片评价与演员表现的工具。项目的关键步骤包括数据采集、数据清洗、数据分析与可视化展示。首先，我们使用爬虫技术从豆瓣电影网站获取丰富的电影数据，包括电影基本信息、评分、评论等存储到Mysql数据库。然后，通过数据清洗与预处理，确保数据的质量与一致性，以提高后续分析的准确性。数据分析阶段主要包括对电影评分分布
2023-12-13 18:50:34
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原创 基于neo4j知识图谱+flask的大数据医疗领域知识问答系统（完整源码+全源码解析+开发文档+视频讲解等资料）
本项目基于医疗方面知识的问答，通过搭建一个医疗领域知识图谱，并以该知识图谱完成自动问答与分析服务。本项目以neo4j作为存储，基于传统规则的方式完成了知识问答，并最终以关键词执行cypher查询，并返回相应结果查询语句作为问答。后面我又设计了一个简单的基于 Flask 的聊天机器人应用，医疗AI助手会根据用户的问题返回结果，用户输入和系统返回的输出结果都会一起自动存储到sql数据库，项目整体的代码逻辑和页面效果都是很不错的！也方便了一些小伙伴的云平台部署和开发。
2023-12-13 18:47:16
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原创 基于Python机器学习算法农产品爬虫可视化分析预测系统（完整系统源码+数据库+详细开发文档+详细部署文档+项目PPT）
本文介绍了一个基于Python的农产品价格分析预测系统。该系统利用requests和BeautifulSoup从惠农网爬取农产品数据，采用多元线性回归模型进行价格预测，并通过ECharts实现可视化展示。系统功能包括数据爬取、价格分析预测、后台管理（Flask Admin）等模块，使用MySQL存储数据，PyCharm作为开发环境。项目整合了爬虫技术、机器学习算法和数据可视化技术，为农产品市场分析提供了决策支持工具。系统架构清晰，包含核心代码示例和功能界面截图，展示了价格预测、数据管理等具体实现。完整项目包
2025-12-14 13:22:35
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原创 基于大数据机器学习：基于Python机器学习算法房源可视化分析推荐系统的设计与实现(完整系统源码等资料)
本文介绍了一个基于Django框架和协同过滤算法的房屋可视化分析推荐系统。系统采用大数据爬虫技术获取房源数据，结合机器学习算法实现个性化推荐，并通过数据可视化技术直观展示房屋信息。前端使用HTML、CSS、JS和Echarts实现交互界面，后端采用Django框架，数据库使用MySQL，并集成百度地图API实现地理空间展示。系统包含用户登录注册、房源数据可视化、个性化推荐等功能模块，旨在为用户提供更智能的房屋选择服务。文章详细介绍了系统架构、技术实现和数据库设计，展示了大数据技术在房地产领域的应用价值。
2025-12-14 13:20:08
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原创 基于Python 机器学习算法全国气象数据采集可视化分析预测系统（完整系统源码+数据库+详细文档+万字论文+详细部署教程）
本文介绍了一个基于Python的全国气象数据采集可视化分析预测系统。该系统采用Flask框架搭建后端，使用网络爬虫从中国天气网获取数据，通过MySQL存储清洗后的气象数据。前端使用Layui框架和Echarts实现可视化展示，并运用scikit-learn机器学习库构建多元线性回归预测模型。系统功能包括实时数据采集、历史数据可视化、10天天气预报等，为用户提供准确的气象决策支持。技术栈涵盖Python爬虫、数据处理、机器学习和前后端交互等模块，形成了一个完整的气象数据分析解决方案。
2025-12-14 13:16:44
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原创 基于深度学习+NLP情感分析豆瓣电影爬虫数据可视化分析推荐系统（完整源码+详细文档+万字论文—深度学习LSTM+机器学习双推荐算法+scrapy爬虫+nlp情感分析+可视化）
本项目构建了一个基于深度学习的电影推荐系统，整合了LSTM时序建模、协同过滤推荐算法、Scrapy爬虫和NLP情感分析等技术。系统通过爬取豆瓣电影数据，运用LSTM捕捉用户行为序列特征，结合UserCF和ItemCF双推荐算法实现个性化推荐。同时采用PaddleNLP对用户评论进行情感分析，并通过可视化界面展示电影数据统计和情感倾向。项目包含完整源码、详细文档和万字论文，实现了从数据采集、情感分析到智能推荐的全流程功能，为电影爱好者提供全方位的个性化服务。
2025-12-13 14:55:05
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原创 基于深度学习知识图谱的大数据医疗知识知识图谱问答可视化系统（完整系统源码+数据库+万字详细文档+源码解析+视频详细部署教程讲解+万字论文+ppt+详细部署文档+详细开发文档等资料）
本文介绍了一个基于深度学习知识图谱的医疗问答可视化系统。系统采用Neo4j存储医疗知识图谱，结合Flask框架实现问答功能，并封装了BERT+LSTM+CRF深度学习模型。关键技术包括：基于贪心算法的分词策略、Aho-Corasick多模式匹配算法、命名实体识别等。系统实现了医疗知识问答、聊天机器人交互、数据自动存储等功能。开发环境包括Neo4j 4.4.5、JDK 1.8、Python等工具。项目结构完整，包含数据处理、知识图谱构建、问答系统实现等模块，提供详细的部署文档和源码解析。
2025-12-13 14:51:23
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原创 大数据算法岗位分析推荐：基于Python的招聘大数据爬虫可视化分析推荐系统（完整系统源码+数据库+详细开发文档+万字论文+详细部署教程等全资料）
本文介绍了一个基于Python的招聘大数据爬虫可视化分析推荐系统。该系统通过Selenium实现猎聘网数据爬取，支持多城市、多关键词搜索，并具备数据管理功能。系统创新性地采用协同过滤算法进行职位推荐，通过分析用户投递历史和求职意向，计算职位相似度，实现个性化推荐。可视化模块可展示薪资、学历分布等关键指标，帮助求职者洞察市场趋势。系统采用前后端分离架构，包含爬虫调度、数据分析和智能推荐三大核心功能，有效提升了招聘数据获取和处理的效率，为求职者提供精准的职位匹配服务。
2025-12-13 14:50:03
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原创 基于Python机器学习产品销售数据爬虫可视化分析预测系统设计与实现（完整系统源码+数据库+详细开发文档+详细部署文档+项目PPT）
结合现代数据技术，提升企业产品销售管理的智能化与数字化水平。该系统主要包括数据管理和后台管理两个核心模块，其中数据管理部分涵盖数据爬取、数据存储、数据分析、数据可视化以及基于多元线性回归的销量预测五大功能模块。在数据爬取方面，本平台使用Selenium爬虫技术，从相关网站获取销售数据，并借助Pandas进行数据清洗，最后将清洗后的数据存入MySQL数据库。
2025-05-06 15:21:26
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原创 基于Django快递物流管理可视化分析系统（完整系统源码+数据库+详细开发文档+万字详细论文+答辩PPT+详细部署教程等资料）
随着电子商务行业的蓬勃发展，物流管理成为了整个供应链中至关重要的一环。本毕设旨在利用Django框架，设计并实现一个快递物流管理可视化系统，旨在提升物流运营效率和服务质量。该系统将涵盖快递信息录入、订单追踪、运输路线规划、配送员管理等功能模块，通过直观的可视化界面展示物流数据，帮助管理人员实时监控货物流转情况，优化配送路径，提高配送效率。系统还将包括用户端界面，方便用户查询订单状态、评价配送服务，提升用户体验。
2025-02-18 12:18:01
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原创 基于Python机器学习算法农产品爬虫可视化分析预测系统（完整源码+数据库+详细开发文档+详细部署文档+详细万字论文）
本项目以解决农产品市场信息不对称的问题为出发点，采用了先进的网络爬虫技术，利用Requests库实现了对惠农网等相关农产品信息网站的数据抓取。借助BeautifulSoup等解析库，成功地将网页内容解析成结构化数据，为后续的数据分析和处理奠定了基础。主要利用了sklearn机器学习库中的多元线性回归（Linear Regression）模型，针对用户输入的农产品名称，进行了未来一周农产品价格的预测。通过将数据集划分为训练集和测试集，并对模型进行训练和评估，得到了较为准确的价格预测结果。
2024-05-31 21:44:55
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原创 基于Django机器学习算法房源可视化分析推荐系统的设计与实现（完整系统源码+数据库+详细文档+论文+部署教程）
本项目基于 Django框架开发的房屋可视化分析推荐系统。这个系统结合了大数据爬虫、机器学习算法、数据分析和数据可视化技术，旨在提供对房屋信息的全面分析和个性化推荐。系统的前端采用了HTML、CSS 和 JavaScript 技术，利用 Echarts实现数据可视化，并整合了百度地图的热力图功能，以更直观的方式展示数据。后端部分完全基于Django 框架开发，使用 MySQL作为主要数据库存储数据。推荐系统采用了协同过滤算法，其中包括基于用户行为和基于物品相似性的推荐算法，以提供用户个性化的房屋推荐。为了获
2024-02-05 21:29:09
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