系统采集微博话题文章和评论数据，利用senta框架提供的预模型进行情感分析，对话题的关机键词、热度、地区进行分析，使用了tfidf、textrank等算法。

本系统基于Boss直聘招聘数据构建，采用Python爬虫技术获取招聘信息，使用Flask框架开发后端接口，前端基于Vue和ECharts实现数据可视化展示。系统不仅能够对招聘市场数据进行统计分析，还支持职位收藏、薪资预测和职位推荐等功能，帮助用户了解就业市场动态，为求职决策提供参考。系统采用随机森林算法实现薪资预测功能，根据职位相关特征预测岗位薪资水平；采用基于物品的协同过滤算法实现职位推荐，根据

本项目是一个面向在校学生的校园代跑互助服务平台。同学们可以在平台发布取件、买餐、送物等跑腿需求，由经过实名认证的代跑同学接单完成。平台采用双向评价机制，保障每一笔交易的安全与诚信，帮助同学们在课余时间灵活赚取生活费。

本系统基于 Python 爬虫技术采集电影数据，围绕豆瓣电影评分与猫眼电影票房数据进行清洗、建模分析与可视化展示，实现一个集数据采集、统计分析、可视化展示与票房预测于一体的电影数据分析平台。

本项目利用 python 网络爬虫抓取汽车之家二手车信息，完成数据清洗和结构化，存储到Mysql数据库中，使用vue3搭建web系统对车型级别、排量、车龄、行驶里程等元素进行分析，得出影响二手车价格比较重要的元素，并对二手车的保值率进行分析，以可以化的方式对二手车信息进行展示。

本项目是一个面向在校学生的校园代跑互助服务平台。同学们可以在平台发布取件、买餐、送物等跑腿需求，由经过实名认证的代跑同学接单完成。平台采用双向评价机制，保障每一笔交易的安全与诚信，帮助同学们在课余时间灵活赚取生活费。

系统采集微博话题文章和评论数据，利用senta框架提供的预模型进行情感分析，对话题的关机键词、热度、地区进行分析，使用了tfidf、textrank等算法。

系统采集微博话题文章和评论数据，利用基于 Hugging Face Transformers 的 BERT 预训练模型（uer/roberta-base-finetuned-jd-binary-chinese）进行情感分析，对话题的关键词、热度、地区进行分析，使用了 TF-IDF、TextRank 等算法，并通过 Vue.js 进行可视化展示。