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原创 大数据毕业设计：2025年计算机专业毕业设计选题汇总（建议收藏）✅
毕设开题阶段,同学们都比较迷茫该如何选题,有的是被要求自己选题,但不知道自己该做什么题目比较合适,有的是老师分配题目,但题目难度比较大,指导老师提供的信息和帮助又比较少,不知道从何下手。与此同时,又要准备毕业后的事情,比如考研,考公,实习等,一边忙碌备考或者实习,一边还得为毕设伤透脑筋。除非是算法类或者科研性项目,项目代码要有一定的工作量和完整度,否则后期论文的撰写会很难写,因为论文是要基于项目写的,如果项目的工作量太少,又缺乏研究性的东西,则会导致很难写出成篇幅的东西。毕业设计选题非常重要！
2024-10-08 00:00:00
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原创 计算机毕业设计hadoop+spark+hive视频推荐系统 视频弹幕情感分析 视频可视化(源码+文档+PPT+讲解)
计算机毕业设计hadoop+spark+hive视频推荐系统 视频弹幕情感分析 视频可视化(源码+文档+PPT+讲解)
2026-01-09 09:51:34
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原创 计算机毕业设计hadoop+spark+hive视频推荐系统 视频弹幕情感分析 视频可视化(源码+文档+PPT+讲解)
摘要：本文介绍了一个基于Hadoop+Spark+Hive的视频推荐系统开发任务书，涵盖项目背景、目标、范围及实施步骤。系统采用大数据技术栈处理海量用户行为数据，实现实时推荐与离线分析功能，包括数据采集、存储、实时处理、模型训练及推荐服务等模块。项目技术目标包括支持100TB+日志处理、实时推荐延迟≤1秒，采用协同过滤和深度学习算法提升推荐准确率。开发周期约9周，交付成果包括源代码、部署文档和测试报告。文章最后提供了项目咨询和源码获取方式。
2026-01-09 09:50:42
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原创 计算机毕业设计hadoop+spark+hive视频推荐系统 视频弹幕情感分析 视频可视化(源码+文档+PPT+讲解)
本文介绍了基于Hadoop+Spark+Hive的视频推荐系统技术方案，涵盖分层架构设计、推荐算法优化及实践应用。系统采用分布式存储与计算技术处理PB级数据，结合协同过滤与深度学习算法提升推荐效果。通过实时流处理与缓存机制优化响应速度，并采用社交关系与内容特征解决冷启动问题。文中列举了Netflix、Bilibili等企业应用案例，展示了该方案在实际业务中的显著效果。最后指出多模态数据融合和自动化机器学习将是未来发展方向。
2026-01-09 09:49:49
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原创 计算机毕业设计hadoop+spark+hive视频推荐系统 视频弹幕情感分析 视频可视化(源码+文档+PPT+讲解)
摘要：本文设计并实现了一种基于Hadoop+Spark+Hive的视频推荐系统，通过分布式存储与计算框架解决大规模数据处理问题。系统采用Lambda架构，结合批处理和实时处理，实现混合推荐算法。实验表明，该系统在公开数据集上达到82.3%的准确率和76.5%的召回率，推荐延迟低于500ms，性能较传统系统提升50%以上。研究验证了分布式计算框架在推荐系统中的优势，为视频平台提供高效的个性化推荐解决方案。
2026-01-09 09:49:30
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原创 计算机毕业设计hadoop+spark+hive视频推荐系统 视频弹幕情感分析 视频可视化(源码+文档+PPT+讲解)
本文介绍了一个基于Hadoop+Spark+Hive技术的视频推荐系统。系统采用四层架构设计，整合了数据采集、分布式存储、计算处理和服务推荐功能，实现了亿级用户行为分析和毫秒级响应。通过多模态特征融合和混合推荐模型，系统显著提升了推荐质量，使点击率提升18%，用户停留时长增加22%。文章详细阐述了系统优化策略、容错机制和实际应用效果，并提出了未来技术演进方向。该系统已在实际业务中验证其价值，为内容平台带来显著收益提升。
2026-01-09 09:49:08
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原创 计算机毕业设计hadoop+spark股票行情预测 量化交易分析 股票推荐系统 股票大数据 股票数据分析可视化 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解)
摘要：本文提出基于Hadoop+Spark的股票行情预测系统设计方案，整合大数据技术与机器学习算法解决传统股票预测中的数据处理瓶颈。系统采用分布式架构，通过HDFS存储海量历史数据，Spark实现LSTM等模型的并行训练，并结合ARIMA模型提升预测精度。研究重点包括实时特征计算、混合模型优化及分布式深度学习实现，旨在为量化投资提供高吞吐量的预测服务。项目预期实现55%以上的方向预测准确率，并完成可运行的原型系统开发。
2026-01-09 09:37:25
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原创 计算机毕业设计hadoop+spark股票行情预测 量化交易分析 股票推荐系统 股票大数据 股票数据分析可视化 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解)
《Hadoop+Spark股票行情预测系统》任务书摘要：本项目基于Hadoop和Spark技术栈，结合机器学习算法构建股票行情预测系统。系统功能包括：多源数据采集（行情数据、财务指标、新闻舆情）、HDFS分布式存储、Spark特征工程（计算技术指标和情感分析）、LSTM/XGBoost模型训练、实时预测服务和可视化展示。技术目标实现TB级数据存储、秒级实时预测和60%以上的短期趋势预测准确率。开发周期9周，交付成果包括源代码、部署文档和测试报告。系统特色在于分布式架构的高并发处理能力和结合多种数据源的预测模
2026-01-09 09:37:10
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原创 计算机毕业设计hadoop+spark股票行情预测 量化交易分析 股票推荐系统 股票大数据 股票数据分析可视化 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解)
摘要：本文综述了基于Hadoop+Spark技术的股票行情预测系统研究进展。系统分析了分布式存储与计算框架在股票大数据处理中的技术优势，包括HDFS的海量数据存储能力、Spark的实时计算性能以及多源数据融合能力。重点探讨了从传统统计模型到深度学习模型的演进过程，并介绍了LSTM-Attention、Transformer等先进模型的应用效果。通过量化交易分析系统和高频预测可视化系统等实践案例，展示了该技术在金融领域的实际应用价值。文章还指出了当前研究在数据质量、模型泛化等方面的不足，并提出联邦学习、边缘计
2026-01-09 09:36:54
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原创 计算机毕业设计hadoop+spark股票行情预测 量化交易分析 股票推荐系统 股票大数据 股票数据分析可视化 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解)
本文提出了一种基于Hadoop和Spark的股票行情预测系统，通过整合历史行情数据、新闻舆情和宏观经济指标，构建多因子预测模型。系统采用Hadoop HDFS存储海量金融数据，利用Spark实现特征工程和模型训练的并行化加速，结合LSTM神经网络与随机森林算法提升预测精度。实验结果显示，该系统在沪深300指数预测任务中，平均绝对百分比误差（MAPE）较传统ARIMA模型降低28.6%，且支持分钟级实时预测响应。系统实现了高吞吐、低延迟的分布式预测，可扩展至全市场股票预测需求，为金融数据分析提供了有效解决方案
2026-01-09 09:36:36
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原创 计算机毕业设计hadoop+spark股票行情预测 量化交易分析 股票推荐系统 股票大数据 股票数据分析可视化 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解)
本文介绍了一个基于Hadoop+Spark的股票行情预测系统，该系统采用四层架构设计（数据采集层、分布式存储层、计算处理层、预测服务层），整合了多种技术组件。系统通过多模态特征融合、混合预测模型和风险控制模块等技术创新，实现了PB级数据实时处理、千维特征提取和毫秒级预测响应。经过优化后，系统在沪深300指数预测任务中准确率提升21个百分点，信号延迟降低至620毫秒，为金融机构创造了显著的经济价值。
2026-01-09 09:35:53
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原创 计算机毕业设计hadoop+spark+hive游戏推荐系统 游戏可视化 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)
摘要：本文介绍了一个基于Hadoop+Spark+Hive的游戏推荐系统设计方案。系统采用分布式架构，利用Hadoop进行数据存储，Spark实现推荐算法，Hive处理数据仓库。研究内容包括离线推荐（ALS算法）、实时推荐（Spark Streaming）和混合推荐模型。系统特色在于结合图计算与矩阵分解算法，通过Redis优化实时性能，并具备良好的可扩展性。预期成果是构建一个支持个性化推荐的系统，提升推荐准确率和用户体验。项目适用于计算机专业毕业设计，涵盖大数据处理、机器学习等技术领域。
2026-01-09 09:30:09
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原创 计算机毕业设计hadoop+spark+hive游戏推荐系统 游戏可视化 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)
本文介绍了一个基于Hadoop+Spark+Hive技术栈的游戏推荐系统开发任务书模板。系统采用分布式架构，包含数据采集、存储、处理和推荐引擎等模块，通过协同过滤和内容相似度算法实现精准游戏推荐。项目分6个阶段实施，涵盖环境搭建、算法开发、接口实现等环节，最终交付完整源码和文档。系统要求支持高并发访问，推荐准确率不低于80%。任务书可根据实际需求调整技术选型和功能优先级，为游戏平台提供个性化推荐解决方案。
2026-01-09 09:29:38
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原创 计算机毕业设计hadoop+spark+hive游戏推荐系统 游戏可视化 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)
摘要：本文探讨基于Hadoop+Spark+Hive的游戏推荐系统技术方案。针对传统推荐系统面临的冷启动、实时性不足等问题，研究提出分布式技术架构：HDFS实现高容错存储，Spark内存计算提升效率（ALS模型训练时间缩短80%），Hive构建结构化数据仓库。算法层面采用混合推荐策略（协同过滤+深度学习+知识图谱），准确率提升28%。系统支持多模态数据融合和实时处理（延迟50ms），并通过可视化技术展示推荐结果。未来将探索深度学习与图计算应用，提升系统智能化水平。项目提供完整源码和技术支持，适用于毕业设计及
2026-01-09 09:29:19
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原创 计算机毕业设计hadoop+spark+hive游戏推荐系统 游戏可视化 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)
本文提出基于Hadoop+Spark+Hive的游戏推荐系统，采用分布式架构解决传统推荐系统处理海量数据的性能瓶颈。系统整合HDFS存储、Spark实时计算与Hive离线分析，融合协同过滤与内容推荐算法，支持百万级用户实时推荐需求。实验表明，该系统响应时间控制在500ms内，推荐准确率较单机系统提升40%以上，能有效处理TB级游戏数据，为大规模游戏推荐场景提供高效解决方案。
2026-01-09 09:28:09
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原创 计算机毕业设计hadoop+spark+hive游戏推荐系统 游戏可视化 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)
本文介绍了一个基于Hadoop+Spark+Hive技术的游戏推荐系统。系统采用五层架构设计，整合多源数据融合、混合推荐算法和实时流处理技术，有效解决了传统推荐系统存在的冷启动、实时性不足等问题。通过ALS矩阵分解、Transformer模型和知识图谱等算法优化，推荐准确率提升至85%，用户留存率提高27%。系统还实现了毫秒级响应延迟和PB级数据存储能力，为游戏行业提供了高性能的个性化推荐解决方案。
2026-01-09 09:27:50
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原创 计算机毕业设计Django+Vue.js小说推荐系统 小说可视化 小说爬虫 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解)
摘要：本文介绍了一个基于Django+Vue.js的小说推荐系统，采用前后端分离架构，结合协同过滤和内容推荐算法实现个性化推荐。系统通过Django RESTful API处理业务逻辑，Vue.js构建响应式前端界面，并利用MySQL/Redis存储数据。关键技术包括用户行为分析、标签分类和实时交互优化，实验表明该系统在推荐准确率和用户满意度方面优于传统方案。项目提供完整的源码实现和文档支持，适用于毕业设计选题和技术学习。
2026-01-09 09:22:34
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原创 计算机毕业设计Django+Vue.js小说推荐系统 小说可视化 小说爬虫 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解)
本文介绍了基于Django与Vue.js的小说推荐系统设计与实现方案。系统采用前后端分离架构，后端使用Django框架实现用户管理、数据存储和推荐算法接口，前端通过Vue.js构建动态交互界面。研究重点包括混合推荐算法（内容推荐与协同过滤）的优化应用、实时推荐功能的实现（Redis缓存）以及用户体验提升（推荐解释功能）。该系统旨在解决传统小说平台推荐实时性不足、个性化程度低等问题，为在线阅读平台提供技术参考。项目预期完成一个可运行的原型系统，并发表相关研究成果。
2026-01-09 09:22:24
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原创 计算机毕业设计Django+Vue.js小说推荐系统 小说可视化 小说爬虫 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解)
本文介绍了一个基于Django+Vue.js的小说推荐系统开发项目，包含完整的任务书模板。项目采用前后端分离架构，后端使用Django框架实现RESTful API，前端采用Vue.js构建响应式界面。系统主要功能包括用户管理、小说CRUD、个性化推荐（协同过滤/内容相似度算法）、搜索及交互功能。任务书详细划分了5个开发阶段（需求分析、后端开发、前端开发、测试优化、部署上线），并提供了技术栈选择、风险管理和验收标准。项目适合作为毕业设计选题，具备完整的技术文档和源码支持。
2026-01-09 09:22:06
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原创 计算机毕业设计Django+Vue.js小说推荐系统 小说可视化 小说爬虫 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解)
本文摘要： 本研究基于Django+Vue.js框架构建小说推荐系统，针对网络文学信息过载问题提出解决方案。系统采用前后端分离架构，Django处理后端推荐算法（包括基于内容的推荐和协同过滤），Vue.js实现动态交互界面。通过混合推荐策略（新用户侧重内容过滤，成熟用户侧重协同过滤）和深度学习模型优化，系统在公开数据集上实现Precision@10达0.38，新用户推荐覆盖率提升至89%。研究还创新性地引入多维度数据可视化技术，如人物关系图和情感分析曲线。未来将聚焦深度学习模型优化和多模态数据融合，以进一步
2026-01-09 09:21:46
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原创 计算机毕业设计Django+Vue.js小说推荐系统 小说可视化 小说爬虫 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解)
本文介绍了一个基于Django和Vue.js开发的小说推荐系统。系统采用前后端分离架构，后端使用Django REST Framework构建API，前端采用Vue.js实现交互界面。核心功能包括协同过滤算法推荐、小说分类浏览、在线阅读等。技术栈涵盖PostgreSQL、Redis、Celery等组件，实现了用户评分矩阵和小说特征矩阵相结合的混合推荐策略。文章详细说明了系统架构设计、核心模块实现及部署方案，并提供了前后端代码示例。该系统可作为在线阅读平台的基础架构，具有模块化、易扩展的特点。
2026-01-09 09:20:52
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原创 计算机毕业设计Hadoop+Spark+Hive酒店推荐系统 酒店可视化 酒店爬虫 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)
本文介绍了一个基于Hadoop+Spark+Hive的酒店推荐系统设计方案。系统针对在线旅游平台存在的用户决策效率低、供需匹配度差等问题，通过整合多源异构数据（用户行为、酒店属性、评价情感等），构建个性化推荐模型。技术方案采用Hadoop分布式存储、Spark内存计算和Hive数据仓库，实现高效数据处理和实时推荐功能。创新点包括多源数据融合、混合推荐算法优化以及冷启动解决方案。预期成果包括系统原型开发、实验效果验证和学术论文发表，旨在提升用户决策效率和酒店订单转化率。
2026-01-08 09:37:54
561
原创 计算机毕业设计Hadoop+Spark+Hive酒店推荐系统 酒店可视化 酒店爬虫 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)
本文介绍了基于Hadoop+Spark+Hive的酒店推荐系统设计与实现。系统采用分布式架构，利用Hadoop存储数据、Spark进行实时计算、Hive构建数据仓库，实现个性化酒店推荐。核心模块包括数据采集与预处理、协同过滤与内容推荐算法实现、Hive数据仓库优化等。通过资源调度和缓存策略优化系统性能，实测在千万级用户数据下响应时间<500ms，推荐准确率提升15%。文章还提供了技术选型、架构设计和核心代码示例，适合大数据领域开发者参考。
2026-01-08 09:37:49
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原创 计算机毕业设计Hadoop+Spark+Hive酒店推荐系统 酒店可视化 酒店爬虫 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)
《基于Hadoop+Spark+Hive的酒店推荐系统设计与实现》摘要 本文提出了一种分布式酒店推荐系统解决方案，整合Hadoop、Spark和Hive技术栈处理海量旅游数据。系统采用混合推荐模型（协同过滤+内容推荐），通过HDFS存储数据，Hive管理数据仓库，Spark实现特征工程和模型训练。实验表明，该系统在准确率和召回率上分别提升12.3%和9.7%，推荐响应时间控制在300ms内。文章详细阐述了系统架构设计、数据处理流程和模型优化策略，为大数据环境下的实时推荐系统提供了可行方案。
2026-01-08 09:37:28
579
原创 计算机毕业设计Hadoop+Spark+Hive酒店推荐系统 酒店可视化 酒店爬虫 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)
本文介绍了一个基于Hadoop+Spark+Hive的分布式酒店推荐系统项目。该系统整合用户行为数据、酒店属性和外部评价数据，通过协同过滤、矩阵分解等算法实现个性化推荐。采用分层架构设计，包含数据采集、存储计算、算法服务和应用层，支持实时推荐和A/B测试。项目预期能提升15%-20%的点击率和10%以上的新用户转化率，并优化冷启动场景下的推荐效果。技术栈包括Hadoop3.3.4、Spark3.5.0、Hive3.1.3等大数据组件，适合毕业设计选题参考。
2026-01-08 09:37:05
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原创 计算机毕业设计Hadoop+Spark+Hive酒店推荐系统 酒店可视化 酒店爬虫 大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)
本文综述了基于Hadoop+Spark+Hive技术的酒店推荐系统研究进展。系统采用HDFS分布式存储PB级用户行为数据，Spark实现实时计算与机器学习推荐算法，Hive构建数据仓库支持高效查询。重点分析了协同过滤优化（时间衰减、社交关系融合）与深度学习多模态推荐策略，以及Lambda架构实现批流结合处理。针对冷启动、算法可解释性等挑战，探讨了联邦学习、强化学习等未来发展方向。该技术栈为酒店推荐系统提供了从数据采集到智能推荐的全链路解决方案。
2026-01-08 09:37:02
562
原创 计算机毕业设计Hadoop+PySpark+Scrapy爬虫农产品推荐系统 农产品爬虫 农产品可视化 农产品大数据 大数据毕业设计(代码+LW文档+PPT+讲解视频)
本文介绍了一个基于Hadoop+PySpark+Scrapy的农产品推荐系统设计方案。该系统利用Scrapy爬虫采集多源农产品数据，通过Hadoop存储海量数据，采用PySpark进行分布式处理。推荐算法融合协同过滤与内容推荐，并针对农产品特性优化权重。系统预期实现百万级数据处理，提升推荐准确率10%以上，具有多源数据融合、农产品特性优化和分布式架构等创新点。项目包含完整技术路线，从数据采集到系统应用，适合作为大数据领域的毕业设计选题。
2026-01-08 09:31:54
602
原创 计算机毕业设计Hadoop+PySpark+Scrapy爬虫农产品推荐系统 农产品爬虫 农产品可视化 农产品大数据 大数据毕业设计(代码+LW文档+PPT+讲解视频)
本文介绍了一个基于Hadoop+PySpark+Scrapy的农产品推荐系统开发项目。系统通过爬取多源农产品数据（电商平台、农业网站、社交媒体），利用大数据处理技术进行数据清洗和特征工程，构建混合推荐模型（协同过滤+内容推荐+实时行为推荐）。项目包含数据采集层、数据处理层、推荐模型层和系统服务层，采用HDFS存储数据，PySpark进行分布式计算，Flask提供API服务。系统特色在于融合农产品时空特征，支持海量数据处理和个性化推荐，最终实现可视化推荐结果展示。文章还详细说明了项目背景、技术路线、时间计划和
2026-01-08 09:31:18
505
原创 计算机毕业设计Hadoop+PySpark+Scrapy爬虫农产品推荐系统 农产品爬虫 农产品可视化 农产品大数据 大数据毕业设计(代码+LW文档+PPT+讲解视频)
本文介绍了基于Hadoop+PySpark+Scrapy技术的农产品推荐系统解决方案。系统采用三层架构设计，整合分布式存储、实时计算和爬虫技术，实现多源数据采集与智能推荐。创新点包括多模态特征融合和时空感知矩阵分解算法，使推荐转化率提升35%-45%。文章同时探讨了数据隐私保护、反爬虫策略等现存挑战，并展望了边缘计算、多目标优化等未来方向。该系统为农产品电商提供了精准化、智能化的推荐服务，有效解决了供需匹配效率低下的行业痛点。
2026-01-08 09:30:42
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原创 计算机毕业设计Hadoop+PySpark+Scrapy爬虫农产品推荐系统 农产品爬虫 农产品可视化 农产品大数据 大数据毕业设计(代码+LW文档+PPT+讲解视频)
本文提出了一种基于Hadoop+PySpark+Scrapy的分布式农产品推荐系统，针对农产品电商市场供需匹配效率低下的问题。系统通过Scrapy爬虫突破数据孤岛，利用Hadoop分布式存储和PySpark并行计算构建特征工程框架，结合时空感知矩阵分解与多模态特征融合算法。实验结果显示，新上市农产品冷启动准确率提升28.5%，推荐转化率提高41.2%，在山东寿光蔬菜基地试点中降低流通成本37%。该系统有效解决了农产品数据分散性、特征工程复杂度和冷启动准确率等核心痛点。
2026-01-08 09:30:31
605
原创 计算机毕业设计Hadoop+PySpark+Scrapy爬虫农产品推荐系统 农产品爬虫 农产品可视化 农产品大数据 大数据毕业设计(代码+LW文档+PPT+讲解视频)
本文提出了一种基于Hadoop+PySpark+Scrapy的分布式农产品推荐系统，针对农产品电商市场供需匹配效率低下的问题。系统通过Scrapy爬虫突破数据孤岛，利用Hadoop分布式存储和PySpark并行计算构建特征工程框架，结合时空感知矩阵分解与多模态特征融合算法。实验结果显示，新上市农产品冷启动准确率提升28.5%，推荐转化率提高41.2%，在山东寿光蔬菜基地试点中降低流通成本37%。该系统有效解决了农产品数据分散性、特征工程复杂度和冷启动准确率等核心痛点。
2026-01-08 09:30:24
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原创 计算机毕业设计Django+DeepSeek大模型知识图谱古诗词情感分析 古诗词推荐系统 古诗词可视化 大数据毕业设计(源码+LW+PPT+讲解)
本研究基于Django框架与DeepSeek大模型，构建古诗词知识图谱与情感分析系统。通过采集《全唐诗》等典籍数据，结合Neo4j图数据库构建包含诗人、作品、朝代等实体的知识图谱，并利用深度学习模型进行情感分析。系统创新性地融合知识图谱多跳推理机制，提升对古诗词隐晦情感的理解准确性，同时开发动态可视化交互界面展示分析结果。研究成果可为古诗词数字化研究提供新范式，助力传统文化传承与教学应用。
2026-01-08 09:25:22
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原创 计算机毕业设计Django+DeepSeek大模型知识图谱古诗词情感分析 古诗词推荐系统 古诗词可视化 大数据毕业设计(源码+LW+PPT+讲解)
本研究基于Django框架与DeepSeek大模型，构建古诗词知识图谱与情感分析系统。通过采集《全唐诗》等典籍数据，结合Neo4j图数据库构建包含诗人、作品、朝代等实体的知识图谱，并利用DeepSeek模型进行情感分析。系统创新性地融合知识图谱多跳推理机制，解决传统方法在古诗词隐晦情感理解上的不足，同时开发动态可视化交互界面。预期成果包括系统原型、标注数据集及相关学术论文，为古诗词数字化研究提供新范式。研究计划分为需求调研、数据准备、系统开发等阶段，预计2027年完成。
2026-01-08 09:25:02
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原创 计算机毕业设计Django+DeepSeek大模型知识图谱古诗词情感分析 古诗词推荐系统 古诗词可视化 大数据毕业设计(源码+LW+PPT+讲解)
摘要：本研究提出基于Python与百度千问大模型的微博舆情分析预测系统，通过多模态数据融合、动态传播建模及领域知识增强技术，显著提升舆情分析效果。系统实现了92%的情感分析准确率和24小时预测误差率低于8%的优异表现，在医疗、教育等垂直场景验证有效。实验表明，该方法在预警响应时间和预测精度上均优于传统模型，为网络治理与商业决策提供智能化支持。关键词：微博舆情分析；百度大模型；多模态融合；动态预测
2026-01-08 09:24:39
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原创 计算机毕业设计Django+DeepSeek大模型知识图谱古诗词情感分析 古诗词推荐系统 古诗词可视化 大数据毕业设计(源码+LW+PPT+讲解)
摘要：本文介绍基于Python和百度千问大模型的微博舆情分析预测系统。系统采用分层架构设计，整合多模态数据采集、深度语义解析和动态趋势预测功能。关键技术包括千问大模型微调、多模态数据对齐和实时性优化，在情感分析准确率（F1值89.3%）和预测误差（MAPE≤15%）方面表现优异。应用案例显示，系统能15分钟内完成突发事件分析，预测误差仅12.4%。未来将向跨语言分析、生成式干预等方向发展，为政府、企业提供智能化决策支持。
2026-01-08 09:24:28
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原创 计算机毕业设计Django+DeepSeek大模型知识图谱古诗词情感分析 古诗词推荐系统 古诗词可视化 大数据毕业设计(源码+LW+PPT+讲解)
摘要：本文介绍基于Python和百度千问大模型的微博舆情分析预测系统。系统采用分层架构设计，整合多模态数据采集、深度语义解析和动态趋势预测功能。关键技术包括千问大模型微调、多模态数据对齐和实时性优化，在情感分析准确率（F1值89.3%）和预测误差（MAPE≤15%）方面表现优异。应用案例显示，系统能15分钟内完成突发事件分析，预测误差仅12.4%。未来将向跨语言分析、生成式干预等方向发展，为政府、企业提供智能化决策支持。
2026-01-08 09:24:18
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