计算机毕业设计之Python+Spark+Flink考研预测与推荐系统大数据

  开发技术

  前端:vue.js

  后端:springboot+mybatis-plus

  数据库:mysql

  算法(机器学习、深度学习):协同过滤算法(基于用户、基于物品全部实现)、KNN

  爬虫:Python、requests、chrome_driver

  大数据分析:Spark、echarts

  特色/创新点

  结合百度地图api展示大学地理位置信息;

  通过KNN等机器学习深度学习算法进行预测;

  通过协同过滤算法(基于用户+基于物品全实现)推荐院校;

  通过Spark完成大数据大屏显示;

  通过Python的requests、chrome_driver爬取数据

  版本区别

  一共开发了三个版本

  V1.0.0:只有门户系统(预测算法)

  V3.0.0:门户系统(预测算法+推荐算法[只有基于用户])+大屏系统+后台管理系统,并且没法更新最新数据

  V3.0.0:门户系统(预测算法+推荐算法[基于用户+基于物品全实现])+大屏系统+后台管理系统+爬虫,实时更新最新数据

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