基于Spark(Hadoop)热门旅游景点数据分析与可视化系统,采用Django框架,Hadoop,Spark,spider爬虫,Mysql,echarts图表,智能推荐算法等技术,前台系统 :首页、用户注册,登录,个人中心管理,中国景点推荐、旅游资讯、收藏,评分,评论,个人中心等功能,后台管理系统 :首页,用户管理,中国景点管理,景点数据爬虫更新,个人中心管理,数据分析可视化看板等。
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基于Hadoop电商购物推荐平台销售数据分析与可视化系统,爬虫,数据清洗,使用机器学习算法(随机森林预测和决策树预测算法),B/S架构,前台用户系统和后台管理系统,用户+商家+管理员,推荐根据用户的购买行为进行协同过滤推荐,用户1用户2用户1购买商品1商品7用户2购买商品7系统会认为2个用户的收藏行为协同,给用户2推荐商品1。
基于机器学习算法电商平台数据分析预测可视化系统(基于Hadoop电商购物推荐平台销售数据分析与可视化系统),爬虫,数据清洗,机器学习算法(随机森林预测和决策树预测算法),B/S架构,前台用户系统和后台管理系统,三种用户:用户+商家+管理员,推荐根据用户的购买行为进行协同过滤推荐,用户1用户2用户1购买商品1商品7用户2购买商品7系统会认为2个用户的收藏行为协同,给用户2推荐商品1。
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贡献度的统计数据包括代码提交、创建任务 / Pull Request、合并 Pull Request,其中代码提交的次数需本地配置的 git 邮箱是 Gitee 帐号已确认绑定的才会被统计。