企业官网建设流程全解析

虫部落是谁做的网站,攀枝花三线建设网站,赣州建设监督网站,做网站要学会什么✍✍计算机毕设指导师** ⭐⭐个人介绍#xff1a;自己非常喜欢研究技术问题#xff01;专业做Java、Python、小程序、安卓、大数据、爬虫、Golang、大屏等实战项目。 ⛽⛽实战项目#xff1a;有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流#xff01; ⚡⚡有什么问题可以…✍✍计算机毕设指导师**⭐⭐个人介绍自己非常喜欢研究技术问题专业做Java、Python、小程序、安卓、大数据、爬虫、Golang、大屏等实战项目。⛽⛽实战项目有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流⚡⚡有什么问题可以在主页上或文末下联系咨询博客~~⚡⚡Java、Python、小程序、大数据实战项目集](https://blog.csdn.net/2301_80395604/category_12487856.html)⚡⚡文末获取源码温馨提示文末有CSDN平台官方提供的博客联系方式温馨提示文末有CSDN平台官方提供的博客联系方式温馨提示文末有CSDN平台官方提供的博客联系方式个性化饮食风味数据分析与推荐系统-简介本系统是一个基于Spark的个性化饮食风味数据分析与推荐系统旨在通过大数据技术为用户提供精准的饮食建议。系统后端采用Python语言与Django框架进行开发核心数据处理与分析依托于Hadoop与Spark大数据生态能够高效处理海量用户行为数据。系统前端则利用Vue、ElementUI和Echarts技术实现了直观的数据可视化与友好的用户交互界面。在功能层面系统首先收集用户的基本画像信息如年龄、睡眠习惯、运动强度及其所处的地理与文化背景如气候带、历史菜系接触通过Spark SQL进行多维度关联分析探索不同特征组合下的口味偏好规律。随后系统运用K-Means等机器学习算法对用户进行聚类分群形成具有鲜明特征的用户画像并量化各因素对口味偏好的影响强度。最终基于上述分析结果系统能够构建个性化推荐模型为用户推荐符合其潜在口味偏好的饮食内容从而提升用户体验与饮食满意度。个性化饮食风味数据分析与推荐系统-技术大数据框架HadoopSpark本次没用Hive支持定制开发语言PythonJava两个版本都支持后端框架DjangoSpring Boot(SpringSpringMVCMybatis)两个版本都支持前端VueElementUIEchartsHTMLCSSJavaScriptjQuery数据库MySQL个性化饮食风味数据分析与推荐系统-背景选题背景随着社会生活水平的提高人们对饮食的关注早已从“吃饱”转向“吃好”和“吃得健康”。然而在信息爆炸的时代用户面对海量的饮食资讯和菜品选择时常常感到无所适从。传统的饮食推荐往往依赖于简单的评分或分类忽略了个体之间复杂而微妙的差异。实际上一个人的口味偏好并非孤立形成它受到年龄、作息、运动习惯等个人特征的深刻影响也与所处的地理环境、气候条件乃至长期接触的饮食文化背景息息相关。这种多因素交织的复杂性使得单一的推荐逻辑难以满足用户日益增长的个性化需求。因此如何利用现代技术手段系统地分析这些影响因素并从中挖掘出有价值的规律进而提供真正贴合个人需求的饮食建议成为了一个具有现实意义的研究课题。选题意义本课题的意义在于它尝试将大数据分析技术应用于贴近日常生活的饮食推荐领域为解决个性化服务难题提供了一种新的思路。对于用户而言这个系统能帮助他们跳出信息茧房发现更符合自己潜在口味和健康需求的饮食选择让每一次就餐都成为更愉悦的体验。从技术实践角度看该项目完整地展示了从数据采集、存储、清洗、分析到可视化的全流程是Hadoop、Spark等大数据技术在实际场景中的一次综合应用对计算机专业的学生来说是一次宝贵的锻炼。同时通过分析不同用户群体的口味偏好其分析结果也能为餐饮行业的产品开发、精准营销等提供一定的数据参考。虽然作为一个毕业设计其规模和深度有限但它所探索的基于多维画像的个性化推荐方法具有一定的研究价值和实际应用潜力。个性化饮食风味数据分析与推荐系统-视频展示基于Spark的个性化饮食风味数据分析与推荐系统 毕业设计个性化饮食风味数据分析与推荐系统-图片展示个性化饮食风味数据分析与推荐系统-代码展示frompyspark.sqlimportSparkSession,Windowfrompyspark.sql.functionsimportcol,when,count,sumas_sum,row_number,descfrompyspark.ml.featureimportStringIndexer,VectorAssemblerfrompyspark.ml.clusteringimportKMeans sparkSparkSession.builder.appName(DietRecommendationSystem).getOrCreate()defanalyze_taste_by_age(df):df_with_age_groupdf.withColumn(age_group,when(col(age)18,少年).when((col(age)18)(col(age)40),青年).when((col(age)40)(col(age)60),中年).otherwise(老年))taste_count_dfdf_with_age_group.groupBy(age_group,preferred_taste).agg(count(*).alias(count))window_specWindow.partitionBy(age_group).orderBy(desc(count))result_dftaste_count_df.withColumn(rank,row_number().over(window_spec)).withColumn(total,_sum(count).over(Window.partitionBy(age_group))).withColumn(percentage,(col(count)/col(total)*100)).orderBy(age_group,rank)returnresult_df.select(age_group,preferred_taste,count,percentage)defcluster_users(df):indexers[StringIndexer(inputColcolumn,outputColcolumn_index).fit(df)forcolumnin[sleep_cycle,exercise_habits,climate_zone]]indexed_dfdfforindexerinindexers:indexed_dfindexer.transform(indexed_df)assemblerVectorAssembler(inputCols[age,sleep_cycle_index,exercise_habits_index,climate_zone_index],outputColfeatures)assembled_dfassembler.transform(indexed_df)kmeansKMeans(featuresColfeatures,predictionColcluster,k4)modelkmeans.fit(assembled_df)clustered_dfmodel.transform(assembled_df)cluster_analysisclustered_df.groupBy(cluster).agg({age:avg,sleep_cycle_index:avg,exercise_habits_index:avg})returnclustered_df.select(user_id,cluster),cluster_analysisdefrecommend_by_collaborative_filtering(user_id,interactions_df,item_profiles_df,top_n10):target_user_interactionsinteractions_df.filter(col(user_id)user_id).select(item_id)similar_usersinteractions_df.join(target_user_interactions,onitem_id,howinner).filter(col(user_id)!user_id).groupBy(user_id).count().orderBy(desc(count)).limit(50).select(user_id)candidate_itemsinteractions_df.join(similar_users,onuser_id,howinner).join(target_user_interactions,onitem_id,howleft_anti).groupBy(item_id).agg(count(*).alias(recommend_score)).orderBy(desc(recommend_score)).limit(top_n)recommendationscandidate_items.join(item_profiles_df,onitem_id,howleft)returnrecommendations.select(item_id,item_name,recommend_score)个性化饮食风味数据分析与推荐系统-结语从数据清洗到模型构建再到最终的可视化呈现这个项目让我对大数据全流程开发有了更深的理解。虽然过程中遇到了不少挑战比如特征工程的处理和推荐算法的调优但每一次解决问题都带来了成长。希望这个系统能给同样在做毕设的同学一些启发和参考。你的毕设做得怎么样了是不是也在为选题和实现发愁快来评论区聊聊你的心得和遇到的坑如果觉得这个项目对你有帮助别忘了点个赞、投个币、加个收藏一键三连支持一下你们的鼓励是我更新的最大动力⛽⛽实战项目有源码或者技术上的问题欢迎在评论区一起讨论交流⚡⚡如果遇到具体的技术问题或其他需求你也可以问我我会尽力帮你分析和解决问题所在支持我记得一键三连再点个关注学习不迷路~~