计算机毕业设计hadoop+spark+hive电商可视化 电商推荐系统 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

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作者简介：Java领域优质创作者、优快云博客专家 、优快云内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

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介绍资料

设计内容： 1.使用的技术: Hadoop:用于分布式存储和处理大规模数据。 Hive:基于Hadoop的数据仓库工具,用于数据的统计和分析。 Sqoop:用于在Hadoop和关系型数据库之间进行数据的导入和导出。 Spark:用于大规模数据处理和机器学习的分布式计算框架。 Kafka:分布式消息队列,用于实时数据的传输和处理。 Python:用于数据采集、预处理、特征提取和模型训练等任务。 Flask:Python的Web框架,用于搭建推荐系统的前端界面。 2.完成的功能: 爆款商品识别： 实时监控各大电商平台的商品销售数据,包括销量、评价数、搜索量等指标。 按照时间排序,识别出销量激增、热度突出的爆款商品。 用户行为分析： 结合商品的属性信息(和用户行为数据(如浏览、收藏、加购等),构建多维度的爆款商品评估模型。 推荐模型训练： 采用协同过滤算法，如果两个商品经常被相同的用户购买,那么这两个商品可能比较相似,应该互相推荐。 商品推荐： 根据商家的业务属性和目标受众,推荐与其相关的爆款商品。 推荐结果展示： 生成爆款商品的销售报表和趋势分析,帮助商家掌握市场动向和竞争情报。 提供可视化的数据分析工具,支持商家进行自定义查询和多维度分析。 系统监控与评估： 对商家的销售数据进行挖掘分析,识别关联商品、优化组合销售策略。

主要技术指标： 数据量级:系统需要处理的商品数据和用户行为数据的规模,商品数据达到1000万条,用户行为数据达到1亿条等。 响应时间:系统生成推荐结果的时间,一般要求在500毫秒内返回推荐结果,以保证用户体验。 准确率:推荐结果的准确程度,精确率达到80%以上,召回率达到70%以上。 覆盖率:推荐系统对商品目录的覆盖程度,即推荐结果中包含的商品占全部商品的比例,达到覆盖率达到85%以上。 新颖度:推荐结果中新品或长尾商品的比例,反映推荐系统发掘新品和个性化商品的能力,新颖度达到20%以上。 实时性:推荐系统根据用户实时行为调整推荐结果的能力,根据用户的点击、购买等行为实时更新推荐列表,实时更新的延迟在3分钟以内。 并发量:系统能够同时支持的并发用户数,反映系统的承载能力和稳定性,支持1万以上的并发用户请求。 可扩展性:系统能够通过扩展硬件和软件资源来提升处理能力的能力,支持分布式部署、弹性伸缩等,以应对业务增长和流量高峰。

运行截图

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项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

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