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基于SpringBoot的在线学习系统及用户画像构建.docx

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简介：
本论文探讨了利用Spring Boot框架开发在线学习系统的实践，并在此基础上研究和实现了用户画像技术的应用，以提升用户体验与个性化服务。 【原创学士学位毕业论文，未入库可过查重】资源描述：《万字原创，基于SpringBoot的学位毕业论文》是一份适用于本科及专科毕业生、特别是计算机科学相关专业的学生的原创作品。该论文探讨了SpringBoot框架的基本原理、开发流程和技术等方面的内容。其使用场景包括学术研究和毕业论文写作等，旨在帮助学生掌握SpringBoot的相关知识。

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  • 基于SpringBoot的在线学习系统及用户画像构建.docx
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    本论文探讨了利用Spring Boot框架开发在线学习系统的实践，并在此基础上研究和实现了用户画像技术的应用，以提升用户体验与个性化服务。 【原创学士学位毕业论文，未入库可过查重】资源描述：《万字原创，基于SpringBoot的学位毕业论文》是一份适用于本科及专科毕业生、特别是计算机科学相关专业的学生的原创作品。该论文探讨了SpringBoot框架的基本原理、开发流程和技术等方面的内容。其使用场景包括学术研究和毕业论文写作等，旨在帮助学生掌握SpringBoot的相关知识。
     
  • 基于SpringBoot的在线课程学习系统设计
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    本项目采用Spring Boot框架开发，旨在构建一个功能全面、用户友好的在线课程学习平台。系统支持课程管理、学员注册登录、视频点播等多项核心功能，为教育信息化提供有力支撑。 采用SpringBoot+Spring+Mybatis+Thymeleaf实现的在线学习系统包含两个身份：管理员与学生。 管理员登录后可以执行以下操作： - 管理所有用户信息； - 管理角色信息； - 添加或修改课件信息； - 学生培训批次管理； - 成绩导入管理。 对于学生，登录后的功能包括： - 查询自己的个人信息； - 查看和学习课件列表； - 查询个人的培训记录； - 查询成绩。 该系统使用SpringBoot框架构建，并结合Thymeleaf作为前端模板引擎及Mybatis注解模式进行数据库操作。管理员账号密码均为admin；学生登录账号为1314，密码为123456。
     
  • 基于SpringBoot的大学生实习管理系统的构建
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    本项目旨在利用Spring Boot框架开发一款专为高校设计的大学生实习管理系统，实现实习信息的高效管理和学生的个性化指导。 本系统用户分为管理员、教师和学生三类角色，每种角色登录后会显示不同的菜单界面。 **管理员主要功能：** - 信息管理（包括学生信息管理、教师信息管理和实习相关信息的管理） - 生产实习相关：生产实习申请、我的生产实习、成绩查看及申请状态 - 顶岗实习相关：顶岗实习申请、我的顶岗实习、成绩查看及申请状态 - 实习管理： - 生产实习过程和成绩统计 - 顶岗实习审核与过程管理，以及成绩统计 **教师主要功能：** - 学生信息管理； - 实习管理（包括生产实习的审核、过程管理和成绩统计；同样地处理顶岗实习的相关内容） - 分享板块： - 提供“我的分享”和讨论区等功能。 **学生主要功能：** 针对生产和顶岗两种类型的实习，提供申请服务及个人进度查看。 - 生产实习相关：包括生产实习的申请、进展查询和个人成绩展示； - 顶岗实习类似地包含上述所有内容。
     
  • 基于SpringBoot的在线学习系统代码+论文+PPT
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    本资源包提供了一个全面的在线学习系统的开发资料，包括基于Spring Boot框架的完整源代码、详细的项目设计与实现论文以及指导性演讲PPT。适合于教育软件开发的学习和研究。 在线学习系统主要包括学生管理和教师管理两个模块。其中学生模块主要实现了在线练习、模拟考试和视频学习等功能；而教师模块则涵盖了题目管理、视频管理以及权限设置等任务。学生们可以通过网络进行各种形式的学习活动，包括练习、观看课程视频及参加线上测验。 该系统的开发采用了Java语言，并且遵循B/S架构模式，在IDEA集成开发环境中使用Springboot、Mybatis和Thymeleaf等一系列开源框架构建而成，同时数据库部分则选用了MySQL。
     
  • 基于大数据和机器学习的动态企业级画像系统构建.pdf
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    本文探讨了利用大数据与机器学习技术构建动态企业级画像系统的创新方法，旨在为企业提供精准、实时的战略决策支持。 构建动态企业级画像系统的关键在于利用大数据分析与机器学习技术来综合描述企业的特性。这在B2C业务中的应用较为广泛，而在B2B领域则相对少见，因此其重要性日益凸显。 这一系统的建立需要经历数据采集、自然语言处理（NLP）和数据预处理等关键步骤： 1. 数据采集：这是企业画像系统构建的基础环节，通常通过网络爬虫技术来实现。这些工具能够自动从互联网抓取相关的企业信息，包括但不限于公司规模、经营范围、注册资本、财务状况及招聘状态等方面的数据。 2. 自然语言处理（NLP）: 此步骤利用计算机理解并使用人类自然语言的能力对文本数据进行自动化处理。这涉及到如情感分析、关键词提取和语义解析等任务，并通过一系列技术手段，例如分词、去除停用词以及标注词性来实现这些目标。 3. 数据预处理：由于企业画像涉及的数据多样且复杂多变，因此在建立机器学习模型前需要对数据进行清洗和整理。这一步骤包括验证数据的准确性与一致性，并将非结构化的文本信息转换为易于分析的形式存储起来。 此外，通过定制化的企业标签（如发展阶段、发展方向等），可以帮助企业更好地理解客户并制定更有效的市场策略。同时，使用决策树或聚类算法建立模型可以实现对企业画像的动态更新和精准预测。 总之，在大数据与机器学习技术的支持下，构建一个能够实时收集分析信息，并根据需要调整战略的企业级画像系统变得可能。这不仅有助于企业深入了解目标客户群体，还能增强其在市场中的竞争力并把握更多机会。
     
  • 基于Vue、axios和SpringBoot构建的用户管理系统的开发
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    本项目采用Vue前端框架结合axios进行数据交互，并利用Spring Boot后端技术栈，高效实现了一个功能全面的用户管理系统。 结合Vue+axios+SpringBoot开发的用户管理系统包括整合mybatis，实现前后端分离，满足一个基本用户管理系统的增删改查功能。
     
  • 基于大数据的农产品电商平台用户画像系统的构建与应用.zip
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    本研究探讨了利用大数据技术构建农产品电商平台用户画像系统的方法和步骤，并通过实际案例展示了该系统的有效应用。 在当今信息化时代，大数据技术的应用已经深入各行各业之中，农业电商也不例外。用户画像作为大数据分析的重要工具，在农产品电商平台中有助于商家更深入地了解消费者需求、提升服务质量以及优化营销策略，从而实现精细化运营。本段落将探讨如何设计和应用基于大数据的农产品电商用户画像系统。 首先需要理解的是，用户画像是通过收集并分析用户的多维度信息（如行为数据、消费习惯和个人偏好等）来构建的一个虚拟代表用户的模型，在农业电商领域中可以包括年龄、性别、地理位置及购买喜好等多个特征。这些特征将帮助平台进行精准营销和服务定制。 设计用户画像系统的第一步是高效的数据采集，利用大数据技术处理海量的用户注册信息、购物行为数据以及浏览记录等。接下来是对收集到的数据进行预处理，这是构建用户画像的关键步骤之一：包括去除噪声和异常值、消除数据孤岛及将非结构化数据转化为便于后续分析的信息。 然后应用机器学习算法（如聚类、分类与关联规则）来挖掘用户的潜在需求和行为模式，并通过可视化方式呈现这些结果。例如，“健康食品爱好者”、“家庭主妇”等标签可以代表一组具有相似特性的用户群体，从而帮助平台提供更个性化的服务和产品推荐。 将用户画像应用到实际业务中时，电商平台可以根据画像进行精准推送、优化商品推荐并提升转化率；在客户服务方面，则可以通过个性化服务提高客户满意度。此外，在市场策略制定上也可以利用这些信息洞察趋势，并提前布局以适应市场需求的变化。 综上所述，基于大数据的农产品电商用户画像系统的设计与应用是一项综合性的工程，涵盖了数据采集、预处理、分析及建模等多个环节。它不仅能提升运营效率和用户体验，还能推动整个行业的创新发展，在此过程中大数据技术和人工智能的作用将愈发重要。
     
  • DOE离线大数据仓库及用户画像系统
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    简介：本项目构建了一个高效能的DOE离线大数据仓库与用户画像系统，通过整合海量数据资源，深入挖掘和分析用户行为模式，为精准营销提供强有力的数据支撑。 课程分享——DOE大型离线数仓与用户画像系统已于2022年8月底完结新课，并提供配套的源码、文档及虚拟机下载服务。本课程旨在带领学员从零开始搭建一个完整的大数据仓库系统，涵盖数据采集、ETL处理（提取转换加载）、分层开发、报表制作以及OLAP查询等全流程操作。 此外，还将深入讲解元数据管理、数据质量控制和数据建模方法论等内容，并通过行为日志及业务领域的全域数据分析实战案例进行教学。许多大数据技术学员在完成本项目课程后成功获得了高起点的工作机会。
     
  • 构建用户画像标签体系的三种方法.pdf
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    本文档探讨了建立用户画像标签体系的三种不同策略与实践方式，旨在帮助企业更好地理解和服务于目标客户群体。 本段落档提供了三种方法来构建用户画像的标签体系。
     
  • 基于机器学习的情感语音识别系统的构建.docx
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    本文档探讨了如何运用机器学习技术来开发情感语音识别系统，旨在提高对人类情感状态自动检测的准确性与效率。通过分析音频数据中的声学特征，该研究致力于增进人机交互体验，并应用于智能客服、心理健康监测等领域。 本段落介绍了基于机器学习的语音情感识别系统的设计与实现。该技术作为研究热点之一，在人工智能与人类互动、心理医生临床诊断以及高效测谎等方面具有广泛的应用前景。 首先，文章概述了语音识别技术的基本概念及其重要应用领域，包括但不限于智能助手和控制系统等。 接着探讨了语音情感识别的概念及其实用价值，如在人机交互、情感计算及健康监测中的作用。同时强调机器学习在此领域的关键角色，并具体介绍了支持向量机（SVM）的应用案例来提升系统性能与准确度。 随后文章深入分析了用于训练模型的各类语音特征参数，包括基音频率、短时能量等声学特性以及梅尔倒谱系数(MFCC)等高级音频处理技术。此外还提到二叉树和支持向量机这两种算法在分类任务中的应用，并指出它们结合使用能够进一步优化识别精度。 最后本段落描述了系统架构的详细构成，包括前端语音信号采集与预处理、后端特征参数提取及机器学习模型训练和分类等环节；并简述了用户界面设计以增强用户体验。该系统的潜在应用场景涵盖人机交互、情感计算等多个方面，展现了其在现代科技中的重要地位和发展潜力。