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课设/毕设选题：【Spark+Hive】基于Spark大数据技术小红书舆情分析可视化预测系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程+虚拟机分布式启动教程）✅
本文介绍了一个基于Spark和Hive的小红书舆情分析系统。项目针对传统舆情分析在处理海量社交数据时的性能瓶颈，创新性地采用Lambda架构实现批流一体处理，结合BERT模型提升情感分析准确率，并引入LSTM神经网络构建传播预测模型。系统具备实时监测、多维分析和可视化展示功能，可为企业提供精准的消费者洞察，为政府机构提供舆情监测支持。技术亮点包括Spark与Hive的深度整合、垂直领域情感模型构建
【数据分析+深度学习算法】基于深度学习音乐数据分析可视化推荐系统（完整系统源码+数据库+开发笔记+详细部署教程）✅
本文介绍了一个基于协同过滤算法的个性化音乐推荐系统项目。项目采用Python技术栈，使用Django框架构建，整合用户行为数据和音乐特征数据，实现精准推荐。系统功能包括用户认证、行为数据采集、推荐引擎、偏好分析和可视化展示（ECharts）。创新点在于多源数据融合、混合推荐算法、实时推荐和交互式可视化设计。开发技术涉及Spark数据处理、MySQL存储和物品协同过滤算法。项目还包含完整的用户界面和
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