随着数据科学的迅速发展，诸如机器学习，人工智能等新兴技术极大地方便了人们的生活。来越多的应用涉及到大数据，而这些大数据的属性、包括数量、速度、多样性等等都是呈现了大数据不断增长的复杂性。本项目旨在解决数据科学所依赖的数据来源的问题，帮助数据科学工作者获取更多更有价值的数据。1、学习系统开发和设计的技术相关知识和工作流程；2、学习使用 PYCHARM 工具编辑前后台代码；3、学习使用DJANGO/f

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本系统采用Python Flask框架构建，结合大数据技术实现短视频用户兴趣数据的采集、分析与可视化。爬虫模块作为核心数据采集工具，负责从目标平台获取用户行为、互动及内容偏好等原始数据。Hadoop：Hadoop 是一个分布式计算平台，用于处理大规模数据。在酒店评论情感分析中，它负责存储和处理海量评论数据，支持并行计算，提升数据处理效率，为深度学习模型训练提供强大的数据支持。决策树算法：决策树是一

Hadoop：Hadoop 是一个分布式计算平台，用于处理大规模数据。在酒店评论情感分析中，它负责存储和处理海量评论数据，支持并行计算，提升数据处理效率，为深度学习模型训练提供强大的数据支持。决策树算法：决策树是一种经典的机器学习算法，用于情感分类。在酒店评论情感分析中，它通过构建树状模型，根据特征划分情感类别，简单易懂且可解释性强，适用于初步情感分类任务。协同过滤：协同过滤是一种推荐系统技术，通

Hadoop：Hadoop 是一个分布式计算平台，用于处理大规模数据。在酒店评论情感分析中，它负责存储和处理海量评论数据，支持并行计算，提升数据处理效率，为深度学习模型训练提供强大的数据支持。决策树算法：决策树是一种经典的机器学习算法，用于情感分类。在酒店评论情感分析中，它通过构建树状模型，根据特征划分情感类别，简单易懂且可解释性强，适用于初步情感分类任务。协同过滤：协同过滤是一种推荐系统技术，通