本项目旨在采集电商平台商品评论数据并进行简单的 NLP 与可视化分析，最终通过Flask框架提供 Web 展示。爬虫：使用 Python + requests 抓取电商评论数据。数据库存储：将采集的评论写入 MySQL 数据库。文本分析：使用多种常见 NLP 库对数据进行情感分析（SnowNLP）、LDA 主题建模（gensim）以及朴素贝叶斯分类（scikit-learn）。可视化展示：Flas

本文为人工智能专业本科生提供毕业设计选题指导，整理了30个低难度且具创新性的选题方向，涵盖NLP、图像识别、智能系统等多个领域。文章强调选题要难易适中、工作量充足，避免影响论文撰写和答辩。同时提供了学长作品实例和选题帮助渠道，旨在帮助学生解决选题困惑，平衡毕设与其他毕业事宜。

├── package.json# Node.js 项目依赖配置。││├── DetailsComponent.vue # 菜品详情。│├── main.js# Vue 项目入口。││├── WeComponent.vue# 用户信息。││├── ListComponent.vue # 菜单展示。││├── foods.vue# 菜品列表管理。

本课题通过改进粒子群算法来解决水库调度问题，提出了一种新型的基于粒子群算法的优化调度方法，旨在提高水库资源的利用效率，并降低运行成本。通过仿真验证，我们可以证明该方法在实际水库调度中的有效性，并为水电站的智能调度提供支持。本课题通过改进粒子群算法（PSO）解决了水库的优化调度问题，具体目标是最小化水库调度的成本，并满足水位、流量等约束条件。通过使用改进的PSO，能够提高收敛速度并避免局部最优问题，

本研究设计并实现了一种基于机器学习的外卖用户评论情感分析系统。针对中文短文本特点，采用自然语言处理技术，构建了从数据采集、清洗分词到情感分类的完整流程。研究比较了SVM、朴素贝叶斯等传统机器学习算法与LSTM、BERT等深度学习模型在情感分类任务中的表现，并通过可视化分析展示结果。系统可自动识别评论情感倾向（正面/负面/中性），为外卖平台优化服务和商家改进产品提供数据支持。技术实现包含TF-IDF

本系统的目标是利用深度学习技术，识别和过滤出虚假的产品评论。系统基于自然语言处理（NLP）技术，使用深度学习模型（例如LSTM、BERT等）来对评论进行分类，判断其是否为虚假评论。数据预处理：通过清洗数据、去停用词、分词和词向量化，将文本数据转换为深度学习模型可以接受的格式。模型设计：使用LSTM模型来捕获评论中的时间序列特征，进行二分类任务。模型训练与预测：训练模型并评估其性能，最后可以进行新评

项目名称：基于大数据技术的短视频推荐系统项目目标：设计和实现一个短视频推荐系统，通过用户注册、标签选择、视频评分等行为数据，结合推荐算法，为用户提供个性化的视频推荐。本短视频推荐系统通过大数据分析与推荐算法实现了个性化推荐。使用分布式数据库（如 MySQL 或 MongoDB）以提高性能。集成实时推荐引擎，提供更高效的推荐服务。增强前端交互设计，提升用户体验。

随着科技的发展，人工智能技术在图像识别领域取得了显著进展，特别是深度学习技术在计算机视觉中的应用，逐渐成为一种主流的解决方案。近年来，深度学习尤其是卷积神经网络（CNN）在图像分类任务中取得了优异的表现，因此，基于深度学习的鸟类智能识别系统应运而生。通过使用深度学习模型，结合大量的鸟类图像数据，能够高效、准确地实现鸟类种类的自动识别，广泛应用于生态监测、鸟类研究、自然保护等领域。实现一个基于深度学

本文为人工智能专业本科生提供毕业设计选题指导，整理了30个低难度且具创新性的选题方向，涵盖NLP、图像识别、智能系统等多个领域。文章强调选题要难易适中、工作量充足，避免影响论文撰写和答辩。同时提供了学长作品实例和选题帮助渠道，旨在帮助学生解决选题困惑，平衡毕设与其他毕业事宜。

本文提供了人工智能专业毕业设计选题指南，涵盖了多个实用方向。选题包括智能垃圾分类、虚拟试衣、食材识别、OCR优化等视觉应用；论文摘要、方言翻译、情感分析等NLP项目；语音训练、环境监测等音频应用；学习推荐、健康管理等智能教育及生活应用。建议选择有公开数据集、利用开源框架、限定场景的项目，注重实用性而非理论创新。文章强调选题要难度适中、工作量充足，并提供了选题帮助渠道。