本系统包括面向用户的企业智能问答系统和面向管理者的管理系统两部分,前台企业智能问答系统主要由用户登录、注册、前台首页、通知消息、新闻资讯、在线提问、我的（我的账户、我的收藏、个人中心），后台首页、模块管理（人工提问、问题回复、流转问题）等功能组成。后台管理系统由登录后台首页、轮播图管理、通知消息管理、资源管理（新闻资讯、资讯分类）、系统用户（管理员、注册用户、餐饮商家）模块管理（问题管理、标签管理

Spring Boot作为一种流行的后端开发框架，以其快速构建、易于部署和高度可配置的特性，成为构建基于AI的图书推荐门户系统的理想选择。结合Spring Boot的高效开发能力和AI算法的精准推荐，可以为用户打造一款功能丰富、性能稳定、易于使用的图书推荐门户系统。该系统通过收集和分析用户的阅读行为、兴趣偏好、历史记录等数据，运用协同过滤、推荐算法，为用户生成个性化的图书推荐列表。用户可以通过系统

本研究基于Spark大数据平台、Python编程语言和MySQL数据库，设计并实现了一套电影推荐系统，旨在为用户提供个性化的电影推荐服务。该系统包括登录、系统用户管理、电影信息管理、热门电影管理、系统管理、公告信息管理、资源管理和后台首页等功能模块。通过对用户的历史行为数据和电影内容信息进行分析和处理，系统能够实现精准的电影推荐，提升用户体验和满意度。本研究将深入探讨Spark大数据平台、Pyth

成都市作为中国西部地区的重要旅游城市，拥有众多的景区和丰富的旅游资源。本研究基于Python语言，对成都市景区的评论数据进行了分析和应用。首先，通过数据采集和清洗，获取了成都市各个景区的评论数据，包括评论内容、评分等信息。然后，利用Python中的自然语言处理库和情感分析算法，对评论数据进行情感分析，了解游客对景区的态度和评价。最后，基于分析结果，提出了一些改进和优化的建议，以提升景区的服务质量和

基于Python的儿童安全教育互动平台的设计与实现，旨在通过互动式的教育形式，提升儿童对安全知识的认知和理解。该平台利用Python语言的强大功能和丰富的库资源，实现了用户注册登录、安全教育内容展示、互动问答、知识测试等功能模块。在平台设计过程中，注重用户体验和界面友好性，采用简洁明了的操作界面和生动有趣的动画效果，以吸引儿童的注意力并激发他们的学习兴趣。

成都市作为中国西部地区的重要旅游城市，拥有众多的景区和丰富的旅游资源。本研究基于Python语言，对成都市景区的评论数据进行了分析和应用。首先，通过数据采集和清洗，获取了成都市各个景区的评论数据，包括评论内容、评分等信息。然后，利用Python中的自然语言处理库和情感分析算法，对评论数据进行情感分析，了解游客对景区的态度和评价。最后，基于分析结果，提出了一些改进和优化的建议，以提升景区的服务质量和

Python编程语言，采取django开源模型，结合MySQL数据库作为数据的主要存储单元进行开发，基于MVC 架构提供使用界面，通过网络结构模式 B/S，借助WEB浏览器，为用户提供了一个友好、便捷、安全、高效的个人健康信息管理平台，实现用户注册、登录、首页、通知公告、健康资讯、健康档案、饮食记录、行为活动、在线咨询、我的账户、个人中心（个人首页、健康档案、评估报告、饮食记录、行为活动、在线咨询

对于处理广泛的数据并整合到本地，Python爬虫有着自已强大的功能，面对京东评论数据情感分析,我们考虑借助Python爬虫的功能对其实现相应的处理,本文将详细论述将Python爬虫应用在京东评论数据调取有效数据的过程。关键词：机器学习；情感分析；京东评论数据；Python爬虫；

统主要包括数据爬取、清洗、分析和可视化展示四个模块，其中数据分析模块通过统计欧美音乐歌单的热门歌曲、播放数量分布、歌单标签和介绍文本等信息，为用户提供了深入了解音乐偏好和趋势的平台。通过合理设计爬虫逻辑、数据清洗和处理方法，以及利用Django框架提供的ORM机制和pyecharts库实现数据可视化，本系统实现了数据的高效获取、存储、分析和展示。功能测试结果显示系统各项功能均通过合格，性能测试结果

在本研究中，我们深入探索了机器学习技术在气象预测领域的应用，旨在通过先进的机器学习算法提升气象预测的准确性和可靠性。随着全球气候变化和极端气象事件的频繁发生，传统气象预测方法面临的挑战日益增加，尤其是在处理复杂的气候系统和极端事件预测时的局限性。本研究通过采用线性回归、支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）和XGBoost等多种机器学习模型，对海量气象数据进行深入分析和预测，显著提高了预测的