Advertisement

基于SpringBoot、Vue、Redis、MongoDB和Spark的大数据图书推荐系统设计（适合课程项目及毕业设计）

  •  5星
  •     浏览量: 0
  •     大小:None
  •      文件类型：None

简介：
本项目为大数据背景下的图书推荐系统，采用Spring Boot构建后端服务，结合Vue前端框架实现用户界面交互，利用Redis缓存优化性能，并通过MongoDB存储非结构化数据和Spark进行数据分析处理。适用于课程项目与毕业设计。 本项目基于Spring Boot、Vue、Redis、MongoDB及Spark等大数据技术构建了一个图书推荐系统，适用于课程设计或毕业设计。后端采用Spring Boot与Redis缓存机制，并结合MongoDB存储数据；前端则使用Vue框架搭配Element-ui和Axios进行开发。此外，该系统还集成了Spark用于数据分析处理，利用Zookeeper、Kafka及Flume实现消息队列管理功能，同时借助Azkaban工具完成任务调度工作。

全部评论 (0)

还没有任何评论哟~
客服
客服
客服关闭
  • 基于SpringBoot、Vue、Redis、MongoDB和Spark的大数据图书推荐系统设计（适合课程项目及毕业设计）
    优质
    本项目为大数据背景下的图书推荐系统，采用Spring Boot构建后端服务，结合Vue前端框架实现用户界面交互，利用Redis缓存优化性能，并通过MongoDB存储非结构化数据和Spark进行数据分析处理。适用于课程项目与毕业设计。 本项目基于Spring Boot、Vue、Redis、MongoDB及Spark等大数据技术构建了一个图书推荐系统，适用于课程设计或毕业设计。后端采用Spring Boot与Redis缓存机制，并结合MongoDB存储数据；前端则使用Vue框架搭配Element-ui和Axios进行开发。此外，该系统还集成了Spark用于数据分析处理，利用Zookeeper、Kafka及Flume实现消息队列管理功能，同时借助Azkaban工具完成任务调度工作。
     
  • 毕业设计：基于Django和Spark的图书智能推荐系统.zip
    优质
    本项目为基于Python框架Django与大数据处理工具Spark开发的图书智能推荐系统。通过分析用户行为数据，实现个性化图书推荐功能，提升用户体验。 项目开发涉及系统设计、Spark机器学习、大数据算法以及源码等内容。在该项目中，我们将专注于这些技术领域的应用与实现，包括但不限于系统的架构规划、使用Apache Spark进行高效的分布式数据处理及分析，并结合先进的机器学习模型来解决复杂的大数据分析问题。此外，我们还将深入研究相关算法的优化和创新性开发工作，以确保项目的源代码质量和可扩展性达到最佳状态。
     
  • 基于Hadoop和Spark的招聘推荐可视化系统源码——大数据项目及计算机毕业设计
    优质
    本项目构建了一个基于Hadoop和Spark的大数据招聘推荐可视化系统。它通过处理海量简历与职位信息，实现高效匹配并提供直观的数据分析展示，适用于大数据技术学习、实践和毕业设计。 基于Hadoop+Spark的招聘推荐可视化系统是一种应用大数据处理技术来实现招聘推荐与数据可视化的平台。以下是该系统的概述： **数据采集：** 通过多个渠道（例如招聘网站、社交媒体等）获取大量有关职位信息、公司详情和求职者资料的数据，这些数据以结构化或半结构化形式存储。 **数据存储及处理：** 利用Hadoop分布式文件系统(HDFS)来保存收集到的招聘信息，并借助于如Hive与HBase这类工具进行管理和加工。Spark作为主要的数据处理引擎，在清洗、转换招聘信息以及提取特征方面发挥着重要作用，同时提供高效的批处理和实时计算能力。 **推荐功能：** 通过Spark机器学习库（MLlib）构建预测模型，分析求职者的个人信息及工作背景等属性以匹配合适的职位与企业机会。系统能够根据用户的具体偏好定制化地推送最符合其需求的招聘信息。 **可视化展示：** 采用matplotlib、Plotly等工具将收集到的数据转换为直观易懂的各种图表和图形形式进行呈现。
     
  • 基于DeepFM、Hadoop和Spark的微信视频号大数据分析及推荐系统的毕业设计项目
    优质
    本项目采用DeepFM模型结合Hadoop与Spark技术，构建高效能微信视频号数据分析与个性化推荐系统，优化用户体验。 项目的主要内容包括：1. 使用Hadoop作为分布式文件系统存储数据；2. 基于TensorFlow复现PNN、DeepFM论文中的模型；3. 构建推荐系统的架构，涵盖召回、过滤与精排阶段；4. 利用SparkStreaming进行流计算，持续将用户行为反馈给模型以优化下一次的推荐服务；5. 通过SparkStreaming对接Kafka源，实时消费并处理用户的操作数据；6. 使用PNN和DeepFM算法评估点击率（CTR）。 如今，各大互联网公司如腾讯、百度、阿里等已经开始应用推荐系统。在大数据时代背景下，用户难以清晰地识别自己的偏好，因此推荐系统的出现变得尤为重要。例如快手与抖音平台正在引入此类技术，通过收集用户的观看行为数据——包括点赞、评论、收藏及视频播放时长等信息进行分析，并据此帮助用户发现他们的兴趣所在，从而提供他们可能感兴趣的视频内容。 同样，在广告领域也有所应用：当用户在搜索引擎中输入关键词搜索时，系统会根据这些查询词来关联相关广告商并推荐给用户一些相关的广告以提高点击率。
     
  • 基于Hadoop和Spark的招聘推荐可视化系统源码——大数据项目及计算机毕业设计参考
    优质
    本作品为一款基于Hadoop与Spark的大数据招聘推荐可视化系统源代码，旨在提供高效、精准的职业匹配方案。适用于大数据技术学习及高校计算机专业毕业设计参考。 项目源码：基于Hadoop+Spark的招聘推荐可视化系统 大数据项目 计算机毕业设计项目源码：基于Hadoop+Spark的招聘推荐可视化系统 大数据项目 计算机项目源码：基于Hadoop+Spark的招聘推荐 大数据项目
     
  • 基于大数据的音乐推荐系统设计（适用于本科毕业设计）
    优质
    本项目旨在设计并实现一个基于大数据分析的智能音乐推荐系统，针对用户听歌行为和偏好进行深度学习与模式识别，以提升个性化用户体验。适合本科毕业设计研究。 这段文字主要是为了帮助大家理解和处理大数据的基础知识，适合大学生在本科毕业设计时作为参考。
     
  • 【Java毕业设计】基于Spring Boot和Vue的图书推荐系统（采用推荐算法）.rar
    优质
    本项目为一款基于Spring Boot与Vue开发的图书推荐系统，运用了先进的推荐算法，旨在提供个性化书籍推荐服务。此系统结合后端数据处理能力和前端友好交互界面，优化用户阅读体验，助力读者发现更多喜爱的书籍。 本项目基于Springboot+Vue设计与实现，并已获得导师指导，适合计算机相关专业的毕业设计学生以及需要实战练习的Java学习者使用。该项目包含完整的源代码、数据库脚本、开发文档、部署视频及代码讲解视频等全套资源，可以直接应用于毕业设计。 所有功能模块均已严格调试以确保能够顺利运行。 环境要求如下： - 开发语言：Java - 框架：Springboot, Mybatis - JDK版本：1.8 - 数据库：MySQL 5.7 - 数据库工具：Navicat11 - 开发软件：Eclipse/IntelliJ IDEA - Maven包管理器：Maven3.3
     
  • 基于Python的人脸识别图书馆推荐系统（适合毕业设计或期末项目）.zip
    优质
    本资源提供了一个基于Python开发的人脸识别图书推荐系统的完整方案，适用于高校学生的毕业设计或课程期末项目的实践操作。包含详细文档与源代码，帮助用户快速上手人脸识别技术并实现个性化图书推荐功能。 Python实现的基于人脸识别的图书馆推荐系统（可作为毕业设计或期末大作业）.zip文件提供即用版本，无需任何修改即可运行。项目完整且确保可以正常工作。此资源非常适合需要完成相关课程要求的学生使用。
     
  • 毕业设计 - 基于Python、Spark和Hadoop的大数据用户画像电影推荐系统
    优质
    本项目构建了一个基于Python、Spark及Hadoop的大数据平台，通过分析用户行为数据生成个性化电影推荐，旨在提升用户体验与满意度。 本系统采用Pycharm作为开发环境，并使用Python3.7版本构建在Django框架之上，结合Pyspark进行大数据分析并利用Hadoop平台处理数据。数据库方面则采用了MySQL5.6与Redis。 该推荐系统的架构基于MTV模式（模型-模板-视图），主要的数据来源是从豆瓣获取的电影信息，并以用户的基本资料和行为记录为依据开发出相应的用户标签，进一步通过Hadoop及Spark等大数据组件进行处理分析。系统同时集成了Django自带的管理界面并使用simpleui进行了美化。 对于首次访问网站的新访客而言，他们可以执行登录、注册账户、找回密码以及查询电影等功能，并且还会收到默认推荐的电影列表。普通用户则能享受更多服务，包括但不限于搜索和评论电影、修改个人资料及更改邮箱地址或密码等操作；此外还能够收藏喜欢的作品并对其进行评分评价。 系统会通过记录用户的每一步行动来构建详细的用户画像（即“标签”），根据这些信息动态调整推荐内容。管理员账号则具备对所有数据库模型进行查询、编辑和删除的权限，以便于维护整个系统的正常运行与数据管理。 启动程序需在命令行中输入：python manage.py runserver
     
  • 基于SpringBoot+Vue的博客系统（适合毕业设计）
    优质
    本项目是一款基于Spring Boot与Vue框架开发的个人博客系统，旨在为计算机专业学生提供一个完整的Web应用实战案例，适用于毕业设计。 Java毕业设计项目是一个基于Spring Boot和Vue的博客系统，并且它还具有社区功能。 数据库名称为 `graduation`，包含以下结构： - `graduation_admin`: 后台管理页面（使用vue-admin-template编写） - `graduation_web`: 前端页面（基于原生模板编写） - `graduation_server`: 后端API接口（Java） ### 1. graduation_admin ```bash # 进入项目目录 cd graduation_admin # 安装依赖 npm install # 提示：不要直接使用 cnpm，可能会遇到各种奇怪的问题。可以通过如下操作解决 npm 下载速度慢的问题： npm install --registry=https://registry.npm.taobao.org # 启动服务 npm run dev ``` ### 2. graduation_web 启动方法与上述一致。