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计算机毕业设计之Python+Spark+LSTM电商爬虫商品推荐系统商品评论情感分析电商大数据电商推荐系统大数据毕业设计

前端2024-04-06 10:34:46

开发技术

Hadoop、Spark、SparkSQL、Python、MySQL、协同过滤算法(基于用户+基于物品)、LSTM情感分析、Python爬虫、echarts、阿里云短信接口、支付宝沙箱支付、百度AI身份证自动识别

整体架构设计

大屏统计端

API接口端

爬虫端

用户门户系统

后台管理系统

功能描述

端的要求：web用户端、大屏端、后台管理系统
角色要求：系统管理员、普通用户
框架：沿用【新闻推荐系统】spark+springboot+vue.js+python这个新框架
功能要求：
SparkSQL分析mysql的数据制作大屏统计(交易订单)，使用新一点的UI；
SparkML机器学或者Python协同过滤算法完成商品推荐(一块做成基于用户推荐，一块基于物品，现在流行双算法，跟新闻一样)；
用户注册(短信接口)、支付(支付宝沙箱支付)、实名认证(百度AI)；
交易完成有评价(Pytho的LSTM算法 NLP分本分类进行训练分析或者科大讯飞AI)；
具备电商基本的订单、购物车、查看订单等功能、商品搜索(做智能一些)；
其他功能按照电商的CV即可；
5.数据库要求：

不要修改beauty.sql中的表结构，可以加表进行关联，另外价格表中关联有可能出现同一个商品多个价格(你关联其中最新的就行了)或者没价格的话设置默认价格