摘要：本文研究基于SpringBoot框架的水果线上交易平台，结合协同过滤推荐算法和智能AI问答技术，解决现有平台推荐精准度低、用户咨询响应慢等问题。国内外研究表明，个性化推荐和智能问答技术在生鲜电商领域应用广泛但仍存不足。研究目标包括搭建稳定平台架构、优化推荐算法、开发智能问答模块等，旨在提升用户体验和平台转化率，推动水果产业数字化转型。该平台将实现用户管理、商品展示、个性化推荐等核心功能，为同

本文汇总了多个基于不同技术栈的毕业设计项目，涵盖Django、JSP、Node.js、PHP、Python和SpringBoot等技术平台。项目主题丰富多样，包括电商系统（网上商城、二手交易平台）、教育系统（在线考试、考研学习系统）、数据分析（旅游景点分析、销售数据可视化）、医疗健康（病历管理、中医食疗）以及生活服务（停车管理、点餐系统）等领域。这些项目展示了Web开发技术在各个行业中的实际应用，

摘要：本文设计并实现了一个基于协同过滤算法的个性化智能体育商品推荐系统。系统采用Java技术、SpringBoot框架和MySQL数据库开发，主要功能包括用户管理、商品分类管理、商品信息管理、订单管理等模块。相比传统推荐方式，该系统实现了标准化、制度化管理，有效提高了信息处理速度和推荐精确度。通过系统测试表明，该推荐系统能够满足用户个性化需求，显著提升体育商品推荐效率。 关键词：体育商品推荐；协同

在大学校园中，许多大学生都存在二手物品闲置的情况，每逢毕业季，有的大学生由于不方便携带直接丢弃二手物品，有的在校园公告栏张贴广告出售二手物品，有的在教学楼旁、宿舍楼下、体育场出入口摆放二手物品形成“跳蚤市场”集中处理，这些处理方式不仅会影响校园正常秩序，交易效率低下，还会造成资源浪费，污染校园环境。建立线上的校园二手物品交易平台，可以更加快捷方便地完成二手物品交易，增加毕业生的经济收益，降低在校生

本文展示了基于SpringBoot框架开发的各类管理系统，涵盖校园服务、医疗健康、电子商务、旅游文化等多个领域。其中校园类项目占比最高（约35%），包括宿舍管理、心理咨询、外卖平台等21个细分应用；医疗健康类次之（15%），涉及医院挂号、疫苗预约等系统；此外还包含特色项目如智能健身房、汉服展示平台等。所有系统均采用SpringBoot技术实现，部分结合Vue等前端框架（如011号旅游网站）。编号0

摘要：本研究旨在构建小红书运动男装数据可视化分析系统，解决行业数据分析痛点。通过整合笔记内容、互动数据及用户画像，运用NLP和关联规则算法挖掘风格趋势、爆款特征，并基于ECharts开发多维度可视化图表。系统为品牌方提供营销决策支持，为创作者优化内容生产，填补了运动男装细分领域专项分析工具的空白。采用文献研究、爬虫技术、数据建模等方法，实现从数据采集到智能分析的全流程处理，推动行业向数据驱动转型。

摘要： 本研究基于Python技术和Django框架，结合MySQL数据库，开发了一套短视频内容理解与推荐系统。系统采用协同过滤算法实现个性化推荐，包含用户管理、短视频管理、交流论坛等功能模块。通过分析用户行为数据，系统能够精准推荐符合用户兴趣的短视频内容，提升用户体验。研究结果表明，该系统有效解决了短视频平台的信息过载问题，为短视频产业发展提供了智能化解决方案。 关键词：短视频推荐；Python

摘要：本研究基于Django框架开发短视频用户兴趣分析系统，利用Hadoop平台处理海量数据，采用随机森林回归算法构建用户兴趣模型。系统实现数据采集、预处理、兴趣建模和可视化分析功能，为短视频平台提供精准推荐决策支持。通过整合Python、MySQL和Echarts等技术，构建了包含用户行为分析、内容管理和预测功能的完整解决方案，有效提升用户体验和平台运营效率。 关键词：短视频用户兴趣分析；Dja

短视频热门趋势分析系统的研究旨在解决行业痛点，通过大数据技术赋能短视频内容创作与商业变现。研究聚焦多模态数据融合、实时计算与垂直场景适配，构建从数据采集到决策支撑的全流程技术体系。国外研究已形成技术深耕与场景细分的成熟格局，而国内呈现平台工具与学术探索互补的发展现状。未来趋势将向AIGC协同赋能、实时化与垂直化方向演进。研究采用"数据驱动-技术赋能-场景落地"思路，通过分布式架

本文汇总了多个基于不同技术框架的毕业设计项目，涵盖Django、JSP、Node.js、PHP、Python和SpringBoot等主流开发技术。项目类型丰富多样，包括电商平台（网上商城、减脂轻食购物网站）、教育系统（考研学习系统、在线教育平台）、数据分析（天气数据预测、影片推荐系统）、智慧生活（智能停车系统、养老管理系统）等。其中SpringBoot应用最为广泛，涉及电商、医疗、旅游等30多个细