本文介绍了一个基于Python技术的豆瓣电影数据分析与推荐系统。该系统采用Vue+Flask前后端架构，整合了Scrapy爬虫、LSTM情感分析、双协同过滤推荐算法和Echarts可视化等技术。主要功能包括：电影数据采集与展示、多维数据分析（年份/类型/国家）、影评情感预测、个性化推荐以及丰富的可视化呈现（词云、热力图等）。系统通过爬虫获取豆瓣电影数据，利用LSTM分析影评情感，结合协同过滤算法实

摘要： 该项目是一个基于Python开发的智能新闻舆情分析平台，整合了数据爬取、情感分析和趋势预测功能。核心技术包括Flask框架、requests爬虫、SnowNLP情感分析、ARIMA时间序列预测模型及Echarts可视化。系统通过爬虫获取新浪新闻数据，经清洗分类后，利用SnowNLP量化情感倾向（0-1分），并结合关键词抽取、词频统计实现热词分析。创新性地引入ARIMA模型预测话题趋势，前端

本文介绍了一个基于Python+Django的图书数据分析平台，整合requests爬虫、MySQL数据库与Echarts可视化工具，实现了当当网图书数据的采集、清洗、分析与可视化。系统包含五大功能模块：数据采集模块通过爬虫抓取图书信息；图书展示模块提供分类查询；数据分析模块挖掘价格区间和出版社分布等关键指标；可视化模块用Echarts生成数据大屏；后台管理模块支持数据管控。技术栈涵盖Python

本文介绍了一个基于Python和Django框架开发的新闻推荐系统。系统采用requests爬虫模块抓取网易头条新闻数据，结合MySQL数据库存储，并运用基于物品协同过滤(Item-Based CF)的推荐算法实现个性化新闻推荐。主要功能包括：新闻分类展示、条件筛选、详情查看、用户注册登录（支持手机号验证）、信息修改、新闻收藏与搜索等。系统通过记录用户浏览轨迹和收藏行为，利用协同过滤算法分析用户兴

本文介绍了一个基于Python+Django的个性化新闻推荐系统，该系统采用协同过滤推荐算法和Echarts可视化技术，实现前台用户交互与后台管理的全功能平台。系统提供用户注册登录、新闻浏览、评分收藏等交互功能，并根据用户状态（游客/登录）智能切换推荐策略：游客获取热门推荐，登录用户通过协同过滤算法获得个性化内容，冷启动时自动回退至热门推荐。后台管理端支持新闻、用户及互动数据管理，并通过可视化图表

新闻数据爬取情感分析系统摘要： 本系统是一个基于Python+Django+Vue的智能新闻分析平台，整合Scrapy爬虫框架与NLP技术，实现新闻数据的全流程处理。系统通过Scrapy爬虫自动采集新闻并存储至数据库，前端提供新闻浏览、分类检索、关键词搜索等功能。核心智能分析模块采用TextRank算法生成新闻摘要，结合jieba分词和朴素贝叶斯算法实现关键词提取、情感分类及词性标注等深度分析。后

本文介绍了一款基于Python+Django+Vue的智能新闻推荐系统，采用Selenium爬虫技术采集新浪新闻数据（标题、文本、图片及视频链接），结合MySQL数据库存储。系统创新性地融合三重推荐算法：权重衰减防止重复推荐、标签匹配实现个性化推送、热点计算（阅读量/评论量/发布时间）保障时效性。功能模块包括用户端（分类浏览、评论互动、个性化推荐）和管理端（爬虫配置、数据管理、可视化分析），通过E

本文介绍了一个基于Python的民宿智能推荐与分析系统。该系统采用Django框架和MySQL数据库构建，集成了协同过滤推荐算法（基于用户和物品）和Echarts数据可视化功能。系统提供民宿信息展示、热门房源推荐、个性化推荐（基于用户行为和民宿特征）、收藏评分等功能，并通过可视化图表展示价格区间分布、房源词云、发布时间趋势等市场分析数据。此外，系统包含用户个人中心（收藏/评论管理）和后台数据管理模

摘要： 本文介绍了一个基于Flask框架的二手房房价预测分析系统，适用于计算机专业毕业设计。系统整合了爬虫、机器学习和可视化技术，通过requests库抓取链家二手房数据，利用随机森林回归模型实现房价预测，并通过Echarts展示多维数据分析结果。功能包括用户注册登录、数据可视化大屏、房价预测模块及后台管理，兼顾实用性与展示性。技术栈涵盖Python、Flask、Echarts、随机森林算法等，为

【项目摘要】 基于Python+Flask+MySQL开发的智能房源系统，整合Echarts可视化、协同过滤推荐算法（皮尔逊相关度计算）和线性回归房价预测模型，实现房源搜索、个性化推荐、房价评估等功能。系统包含用户管理、房源展示、详情页推荐、数据可视化等模块，通过pearson_recommend.py实现精准房源推荐，regression_data.py完成房价预测，提升用户找房效率与决策体验。