摘要： 本项目基于Python+PySpark+DeepSeek-R1大模型构建B站弹幕评论情感分析系统，实现弹幕数据采集、分布式处理、深度语义分析和可视化展示。系统采用PySpark处理海量数据，集成DeepSeek-R1大模型实现高精度情感分类（准确率≥90%），支持实时弹幕流处理和细粒度情感识别。项目包含完整开发流程：需求分析、数据爬取、PySpark清洗、大模型集成、可视化展示及性能优化，

摘要：本文提出基于Django框架与DeepSeek大模型的古诗词情感分析系统，通过构建多维知识图谱增强语义理解，结合大模型深度解析能力实现高精度情感分类。系统采用分层架构设计，集成MySQL、Neo4j等多源数据存储，利用微调后的DeepSeek模型和知识图谱推理规则，在《全唐诗》数据集上达到92.3%的情感分析准确率。实验表明，该方法较传统技术显著提升性能，为古诗词数字化研究提供了新的技术范式

本文探讨了基于Python+PySpark+DeepSeek-R1大模型的B站弹幕评论情感分析技术。研究指出弹幕数据具有海量、实时、语言多样的特点，传统分析方法面临数据稀疏、语义复杂等挑战。文章详细介绍了数据采集预处理流程（使用PySpark进行清洗、分词等）、DeepSeek-R1大模型的情感分类部署，以及可视化分析方法。针对新视频数据不足、模型延迟高等问题，提出了数据增强、模型量化等解决方案。

摘要：本项目开发基于Django框架与LLM大模型的股票行情预测系统，整合历史数据、新闻舆情和宏观经济指标，实现高精度预测。系统包含用户管理、数据采集、LLM预测、可视化展示和订阅通知五大模块，采用Python+Django+PostgreSQL技术栈，集成GPT-4/LLaMA等大模型进行微调优化。开发周期8周，目标预测准确率60%以上，提供Web端实时行情查询、预测结果可视化及个性化推荐功能，

本文介绍了一个基于Python+PySpark+DeepSeek-R1大模型的B站弹幕评论情感分析系统。该系统通过整合分布式计算与深度学习技术，实现了高效精准的弹幕情感分析。技术架构包括数据采集层（B站API/爬虫）、数据处理层（PySpark分布式计算）和模型层（DeepSeek-R1大模型）。系统支持实时情感趋势分析、可视化展示和推荐系统集成，解决了传统方法效率低、准确率不足的问题。应用效果显

本文介绍了一个基于Django和大模型的中华古诗词知识图谱可视化系统的研究框架。该项目通过整合大语言模型（如LLaMA、文心一言）和知识图谱技术，旨在构建一个能够系统分析古诗词语义关联的交互式平台。研究内容包括数据采集与清洗、基于大模型的实体关系抽取、知识图谱构建（使用Neo4j）、Django后端开发以及前端可视化实现（采用ECharts/D3.js）。该系统的创新点在于首次将大模型与知识图谱技

本文提出基于Python与大模型技术的农产品价格预测系统，整合多源数据构建LSTM-XGBoost混合模型和DeepSeek-R1大模型。系统通过爬虫获取历史价格、气象等多维数据，结合NLP技术分析政策文本，实现高精度价格预测。实验表明，该系统在短期和中长期预测中误差率均低于10%，较传统方法提升显著。可视化模块提供热力图和趋势分析，支持农业决策。系统采用分层架构设计，涵盖数据采集、处理、模型训练

本文综述了Django+AI大模型知识图谱在古诗词情感分析领域的研究进展。系统梳理了古诗词情感分析的三个阶段发展历程：从传统词典法和机器学习方法，到深度学习的CNN/LSTM模型，再到当前AI大模型融合阶段。重点分析了ChatGLM、LLaMA等大模型在语义理解和情感解读方面的优势，同时指出其在古典意象和典故知识适配性方面的不足。文章还探讨了知识图谱在提供文化语境支撑方面的重要作用，以及Djang

本文介绍了基于Python和大模型的农产品价格预测系统，该系统整合电商平台、气象等多源数据，采用LSTM-XGBoost混合模型和DeepSeek-R1大模型进行预测。系统架构包含数据采集、处理、模型训练、预测和可视化展示五层，预测误差率≤10%，为农户、企业提供决策支持。关键技术包括多源数据融合、混合模型构建和可视化决策支持。系统优势在于预测精度高、业务适配性强，未来将结合多模态数据和区块链技术

本文提出基于Django框架与LLM大模型的AppStore应用榜单数据分析与推荐系统，解决移动应用市场信息过载问题。系统整合数据爬取、清洗、多维度分析（包括情感挖掘）和混合推荐算法，采用ECharts实现交互式可视化。技术架构包含五层设计，融合MySQL、MongoDB等存储方案，通过微调Qwen-7B模型增强语义推荐能力。实验表明系统在推荐准确率（Precision@10）、情感分析准确率（9