基于协同过滤算法的智能新闻推荐系统的设计与实现（Java语言SpringBoot和SSM框架实现基于用户、基于物品的协同过滤推荐算法）实现了UserCF和ItemCF协同过滤推荐算法。 实现协同过滤算法新闻推荐系统，使用基于用户、物品的协同过滤推荐算法进行实时计算更新新闻推荐，新用户同时还使用了基于用户喜好标签进行热点混合推荐，通过python爬虫爬取环球日报新闻实现更新新闻实时计算推荐。

基于协同过滤算法的个性化新闻推荐系统，使用了基于用户的协同过滤推荐算法，根据评分数据计算推荐，同时还使用了新用户喜好标签进行混合推荐，及将两种推荐结果全部输出，解决了冷启动和数据稀疏性问题。同时采用基于统计的热点推荐和相关推荐等。

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。

基于Django的协同过滤算法养老新闻推荐系统(Pycharm，Python，Django框架，mysql8，navicat数据库管理工具，vue，spider爬虫（爬取中国养老网新闻数据）)

基于Spark的热门动漫推荐数据分析与可视化系统的设计与实现（采用Python语言Django框架，Hadoop，spider爬虫等技术实现）

基于SpringBoot+vue学生在线选课教学管理系统（IDEA, Jdk1.8，SpringBoot，Mysql，navicat，vue，智能排序推荐等。采用B/S架构开发，一共有三种不同权限级别的用户即学生，教师和管理员，本系统可在线选课，在线教学，在线学习，在线观看视频，在线布置作业，学生在线提交作业，教师批改作业，专业课程表查看等功能。）