本文《基于Hadoop+Spark+Hive的电商生活用品销售数据分析可视化》开题报告提出了一套面向中小电商企业的轻量化大数据分析方案。研究采用Hadoop分布式存储、Spark内存计算和Hive数据仓库技术，构建从数据采集到可视化展示的全流程分析体系，重点解决生活用品品类销售数据的存储、计算与分析问题。项目将完成3节点大数据集群搭建、百万级数据清洗处理、星型数据仓库建模、12+核心指标计算及交互

本文介绍了一个基于Django框架、DeepSeek大模型和知识图谱技术的古诗词情感分析系统。该系统通过分层架构设计，整合了数据存储、算法推理、服务处理和可视化展示等功能模块，实现了对古诗词深层情感特征的高精度分析（准确率达89.2%）。系统创新性地结合大模型语义理解与知识图谱推理能力，解决了传统方法在隐喻、典故理解上的不足，并支持实时查询和可视化解释。应用场景涵盖教育辅助、文学研究和个性化推荐等

本文探讨了基于Django框架、DeepSeek大模型和知识图谱的古诗词情感分析系统。系统采用分层架构设计，结合多模态融合技术和知识图谱推理，实现高精度的古诗词情感分析。DeepSeek大模型通过微调实现细粒度情感识别，知识图谱则提供文化语境支撑。在教育领域和诗词创作辅助等场景中表现出色。未来将着力解决数据质量、模型泛化等问题，拓展多模态融合深度，完善动态更新机制，为古诗词数字化传承提供技术支持。

本文探讨了基于Django框架、DeepSeek大模型和知识图谱的古诗词情感分析系统。系统采用分层架构设计，结合多模态融合技术和知识图谱推理，实现高精度的古诗词情感分析。DeepSeek大模型通过微调实现细粒度情感识别，知识图谱则提供文化语境支撑。在教育领域和诗词创作辅助等场景中表现出色。未来将着力解决数据质量、模型泛化等问题，拓展多模态融合深度，完善动态更新机制，为古诗词数字化传承提供技术支持。

摘要：本项目基于Django框架，结合DeepSeek大模型和知识图谱技术，开发了一个古诗词情感分析系统。系统通过Web平台支持用户上传或选择古诗词进行情感分析，利用大模型提取显性和隐性情感，并借助知识图谱增强上下文理解。主要功能包括情感分类、实体识别、图谱可视化等，适用于文学研究和文化教育场景。技术栈包括Django、Neo4j、MySQL和DeepSeek模型，项目分为需求分析、知识图谱构建、

本文介绍了一个基于Python、PySpark和DeepSeek-R1大模型的B站弹幕评论情感分析系统研究项目。该项目旨在通过分布式计算框架PySpark处理海量弹幕数据，并利用DeepSeek-R1大模型提升短文本情感分析的语义理解能力。系统设计包含数据采集、处理、模型服务和可视化展示四个层次，支持实时情感分析和舆情监测。研究将对比传统机器学习与深度学习模型在弹幕场景下的性能差异，并通过数据增强

摘要：本文提出基于Python、PySpark和DeepSeek-R1大模型的B站弹幕评论情感分析系统。系统采用分层架构设计，通过PySpark分布式处理大规模弹幕数据，结合DeepSeek-R1大模型的语义理解能力进行情感分类，并实现可视化展示。实验结果表明，该系统在准确率(0.89)、召回率(0.87)和F1值(0.88)上优于传统方法，处理50万条弹幕仅需15分钟。该系统能为内容创作者和平台

摘要：本文探讨了基于Django框架、DeepSeek大模型和知识图谱的古诗词情感分析系统。系统采用多模态技术融合，结合诗词文本、韵律和意象特征进行情感分析。DeepSeek大模型通过微调实现细粒度情感识别，知识图谱提供文化语境支撑。系统在教育、研究和创作辅助等领域具有应用价值，同时也面临数据质量、模型泛化等挑战。未来将探索更多跨模态技术，提升系统的分析能力和用户体验。

本文摘要： 本研究提出基于Django+LLM大模型的股票行情预测系统，融合轻量化开源大模型（如Qwen-7B）与多维度数据（历史交易数据、舆情文本、财务指标等），通过注意力机制优化特征融合，实现高精度预测。系统采用Django框架构建Web界面，结合RESTful API和异步任务处理技术提升响应速度，并引入RETuning方法增强模型可解释性。创新点包括：1）轻量化LLM适配与领域微调；2）多

本文基于Python和AI大模型技术，构建了一套美团大众点评评论情感分析系统。研究通过采集餐饮类商家评论数据，结合ASAP开源数据集，采用ChatGLM-6B模型进行LoRA轻量化微调，实现了88.6%的情感分类准确率。系统具备情感极性判断和细粒度情感挖掘功能，并开发了可视化界面。相比传统方法，该系统能更好地处理口语化、碎片化评论，为商家优化服务、平台改进推荐算法提供了数据支持。研究形成了标准化的