后端：Django大数据处理框架：数据存储：编程语言：Python自然语言处理：snowNLP舆情算法数据可视化：Echarts数据采集：Selenium爬虫。

舆情 毕设 nlp

后端：Django大数据处理框架：数据存储：MySQL编程语言：Python自然语言处理：随机森林算法数据可视化：Echarts数据采集：Requests爬虫。

该项目旨在基于Spark大数据处理框架，对哔哩哔哩平台的数据进行舆情分析和推荐系统的设计与实现。利用爬虫技术获取哔哩哔哩的相关数据，并使用Spark进行数据清洗、转换和存储。通过NLP技术对用户评论和弹幕进行情感分析，识别热点事件和用户情感倾向。基于用户的兴趣和舆情分析结果，构建个性化的推荐系统，向用户推荐相关内容。利用Spark Streaming对实现弹幕和评论进行分析，实现实时舆情监控与推荐

前端技术：后端：数据库：MySQL、Hive可视化：Echarts推荐算法：基于用户协同过滤算法（User-Based Collaborative Filtering, UserCF）算法原理基于用户协同过滤算法的核心是通过寻找与目标用户兴趣相似的其他用户，将这些相似用户喜欢的物品推荐给目标用户。具体步骤包括：收集用户行为数据，计算用户之间的相似度（如余弦相似度），选取与目标用户最相似的用户集合，

二、数据分析方法创新 采用多种数据分析方法，如时间序列分析、空间分析、关联分析等，全面深入地挖掘空气质量数据的潜在信息。从多个数据源（如空气质量监测站、气象部门、污染源企业等）采集空气质量相关数据，包括空气质量指标（如 PM2.5、PM10、SO₂、NO₂ 等）、气象数据（如温度、湿度、风速、风向等）和污染源数据（如工业排放、交通尾气等）。基于历史数据和分析结果，建立空气质量预测模型。分析空气质量

后端：Django大数据处理框架：数据存储：编程语言：Python。

前端框架：Vue后端：Django大数据处理框架：Spark数据存储：Mysql编程语言：Python数据可视化：Echarts。

采用Stacking集成学习策略，分层融合时序模型与树模型的优势：LSTM神经网络：捕捉销量序列的长期依赖关系，通过门控机制过滤噪声，适应促销活动的滞后效应。XGBoost模型：处理结构化特征（价格、品类、竞品数据），挖掘特征间非线性关系与高阶交互效应。Prophet模型：解析节假日、平台大促等外部事件影响，内置变点检测适应突发波动。元模型层：使用线性回归动态加权基模型输出，通过交叉验证确定最优权

前端技术：后端：数据库：MySQL、Hive可视化：Echarts推荐算法：基于用户协同过滤算法（User-Based Collaborative Filtering, UserCF）算法原理基于用户协同过滤算法的核心是通过寻找与目标用户兴趣相似的其他用户，将这些相似用户喜欢的物品推荐给目标用户。具体步骤包括：收集用户行为数据，计算用户之间的相似度（如余弦相似度），选取与目标用户最相似的用户集合，