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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

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

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本研究首先介绍了智能城市交通管理的概念及其面临的挑战，强调了机器学习技术在提高交通系统效率、缓解交通拥堵、提升出行体验方面的潜力。通过分析大量相关文献和最新研究成果，本文总结了机器学习在交通流量预测、交通拥堵管理、路况监控等方面的应用实例，并深入探讨了机器学习模型，包括线性回归、支持向量机、神经网络等在智能交通系统中的设计、训练和优化过程。

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；

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研究首先采用Selenium工具实现对豆瓣电影评论的自动化采集，通过模拟真实用户的浏览行为，高效获取数据。随后，利用Pandas进行数据的清洗和预处理，确保数据质量。在文本分析阶段，结合Jieba分词和NLPIR等自然语言处理工具，对评论文本进行了精确的分词、词性标注，并通过TF-IDF等算法提取关键词，揭示评论中的热点内容和情感倾向。此外，本研究还应用了情感分析技术，评估了评论的情绪色彩，区分了