摘要： 本文介绍了一个基于Hadoop和随机森林算法的Bilibili青少年模式使用情况数据可视化分析系统。系统通过爬虫技术采集B站青少年模式数据（如点赞、评论、观看量等），利用Hadoop+Spark+Hive进行大数据处理与存储，并结合随机森林算法预测用户年龄及内容偏好。后端采用Python+Django，前端使用Vue+Echarts实现动态可视化大屏展示。系统功能涵盖数据管理、预测分析、用

随着信息技术的发展，医疗数据的积累速度呈指数增长，医疗大数据的分析与利用成为提升医疗服务水平的关键途径之一。医疗数据不仅包括患者的基本信息和健康记录，还包含病症的诊疗方案、药物反应等多维度信息。如何有效管理、可视化展示并从中挖掘有价值的知识，是现代医疗信息化的重要课题。基于此，医疗数据的可视化分析及疾病预测成为当前研究的热门领域。可视化技术能够将复杂的医疗数据通过图形化方式展现，有助于医疗人员快速

高校防诈骗宣传平台系统摘要 该系统基于JavaWeb+SpringBoot+Vue开发，旨在提升高校学生的防诈骗意识。平台分为用户端和管理员端：用户可进行AI智能聊天（对接文心一言）、学习反诈知识、参与在线测试、查看案例及论坛互动；管理员负责用户管理、内容维护及数据分析。创新点包括智能化AI交互与动态学习跟踪，通过多模块设计增强教育效果。技术栈涵盖Java、SpringBoot、Vue及MySQL

在21世纪，随着科技的迅速发展，互联网和计算机技术的应用已经深入到生活的各个领域。其中，物业管理作为社区管理的重要组成部分，对于提高社区居民的生活质量和促进社区的可持续发展具有重要意义。而基于Python和Django的智慧社区物业管理系统，通过现代科技手段，为物业管理提供了一种高效、智能、便捷的管理方式。此智慧社区物业管理系统以提高社区管理效率、提升服务质量、促进社区居民互动为目标，充分利用Py

本文介绍了一个基于SpringBoot+Vue的传媒公司主播招募管理系统小程序，以及Python+Django开发的直播公司后台数据分析系统。系统采用前后端分离架构，包含用户端和管理员端功能模块。用户可浏览主播信息、在线申请、社区互动等；管理员可进行招募管理、场地设备管理、财务统计等。系统创新性地集成可视化大屏展示和敏感词过滤功能，优化了传统招募流程中的信息不对称和管理效率问题。开发环境采用Jav

随着互联网和多媒体技术的飞速发展，短视频平台迅速崛起，吸引了大量用户。其中，B站作为一个内容丰富、涵盖多种领域的社交视频平台，用户数量持续攀升，且其视频内容的质量和多样性深受广大年轻用户的喜爱。在这样的大背景下，用户希望能够更方便快捷地了解热门视频及UP主的相关信息，管理员则需要更高效地管理视频数据和用户反馈。同时，大数据技术的广泛应用为视频数据的抓取、存储、分析及可视化提供了技术支持。

【水产养殖管理系统摘要】 本系统采用SpringBoot+Vue技术栈，构建了一套智能化水产养殖管理平台。系统分为用户和管理员双角色：用户端支持水产信息查询、产地溯源、培训报名及AI智能客服；管理端涵盖水产档案、养殖记录、库存管理等核心功能。创新性地集成深度学习技术提供智能咨询服务，解决了传统养殖业信息化程度低、管理效率差的问题。系统基于B/S架构，使用MySQL数据库，实现了养殖全流程数字化监控

随着网络文学的快速发展，尤其是起点中文网等大型网络小说平台的繁荣，海量的小说作品和用户行为数据在不断积累，网络小说成为了一种大众娱乐的重要形式。然而，由于小说数据体量庞大、类型繁多，用户难以有效地找到符合其兴趣的小说作品，作者和小说的质量评价缺乏系统的量化标准，平台也难以通过直观的数据分析揭示小说市场的发展趋势。同时，小说平台管理者也面临着如何有效管理大量小说信息、分类数据，以及用户和作者的行为数

在当前数字化时代，房产市场的动态和复杂性使得传统的房价预测和数据分析方法面临挑战。随着大数据技术的迅速发展，利用先进的数据处理和分析技术对房产市场进行深入研究成为可能。特别是在二手房市场中，通过高效的数据管理和可视化分析，可以帮助购房者、投资者以及政策制定者更好地理解市场趋势，从而做出更为精准的决策。本研究旨在通过基于Python的系统，结合多种技术手段，对二手房数据进行可视化分析和房价预测，以期

随着互联网技术和智能设备的普及，用户获取美食信息的方式变得更加多样化和便捷化。当前，大量美食信息分布在各大美食平台和社交媒体上，用户在面对海量信息时常常难以快速找到符合自身口味和需求的美食推荐。此外，传统的美食推荐方式多依赖于用户的历史行为和简单的标签匹配，缺乏精准性和个性化推荐能力，难以满足用户日益多样化的饮食偏好。为了解决这一问题，本课题提出了基于大数据的美食推荐系统，通过引入爬虫技术、大数据