本文介绍了一个基于Python+PySpark+Hadoop的视频推荐系统，针对传统推荐系统面临的冷启动、长尾效应和情感感知缺失问题，提出了批流一体化解决方案。系统采用五层架构设计，整合了分布式计算、情感分析和多模态特征融合技术，实现了实时推荐延迟≤300ms、弹幕情感分析准确率≥92%的性能指标。关键技术包括PySpark数据处理、BERT情感分析模型和Attention多模态融合机制。实验结果

本文介绍了一个基于Python的知识图谱项目，旨在实现中华古诗词的可视化展示。研究背景分析了古诗词文化传承的需求和知识图谱技术的优势，提出了通过Python生态构建诗词关联系统的意义。研究内容包括数据采集、知识图谱构建和可视化交互三个层面，采用NLP技术处理诗词数据，使用Neo4j存储关系，并开发Web端交互系统。项目创新点在于多维关联挖掘和动态可视化设计，预期成果包括构建包含1万首诗词的知识图谱

摘要：该项目基于Python技术构建中华古诗词知识图谱，通过爬虫获取公开古诗词数据，利用NLP技术抽取诗人、朝代、地点等实体关系，并存储在Neo4j图数据库中。系统采用SpringBoot+Vue框架开发可视化平台，支持诗词关系网络、地理分布等交互式查询功能，包含数据预处理、图谱构建、可视化展示等核心模块。项目适用于数字人文研究、文化教育等领域，提供完整的技术实现方案和开发计划。

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摘要：本文提出基于Python的中华古诗词知识图谱构建与可视化方法，通过整合诗人、朝代、意象、情感等多维度实体关系，利用Neo4j图数据库存储结构化知识，结合D3.js、Pyecharts等工具实现交互式可视化。实验采用"全唐诗"数据集构建包含48,900余首诗词、2,200余位诗人的知识网络，结果表明该方法能有效挖掘古诗词内在关联，提升文化传播效率。系统支持力导向图、词云、桑

摘要：本文介绍了一个基于Python的中华古诗词知识图谱可视化系统设计方案。系统采用模块化架构，包含数据采集、知识图谱构建和可视化展示三大模块，通过Spacy、Neo4j、NetworkX等技术实现古诗词实体识别、关系抽取和交互式可视化。系统可展示诗人社交网络、诗词意象关联及时空轨迹，为文化研究和教育传播提供支持。文章详细阐述了技术实现细节，包括数据预处理、实体关系抽取、可视化方法等，并提出了多模

摘要：本文介绍了一个基于Django框架和LLM大模型的智能路线规划系统开发方案。系统整合了地图API、用户偏好等数据源，利用LLM进行自然语言处理和意图识别，实现个性化路线推荐。研究内容包括数据采集、用户画像构建、LLM模型微调及Django系统开发，旨在解决传统路线规划系统缺乏个性化推荐能力的问题。项目创新点在于将LLM与结构化数据融合，采用多模态偏好建模方法。该研究可为智慧城市建设提供技术参

摘要： 本文介绍了基于Django框架和LLM大模型的智能路线规划系统开发任务书。系统将结合大语言模型的语义理解能力与数据分析技术，实现个性化路线推荐功能。核心模块包括用户管理、路线规划引擎、LLM语义交互、个性化推荐系统和数据分析可视化。技术栈采用Django+PostgreSQL+LLM模型(OpenAI/Llama2)集成地图API，支持多目标优化路线推荐。项目计划12周完成，包含需求分析、

摘要： 本文介绍了基于Django框架和LLM大模型的智能路线规划系统开发任务书。系统将结合大语言模型的语义理解能力与数据分析技术，实现个性化路线推荐功能。核心模块包括用户管理、路线规划引擎、LLM语义交互、个性化推荐系统和数据分析可视化。技术栈采用Django+PostgreSQL+LLM模型(OpenAI/Llama2)集成地图API，支持多目标优化路线推荐。项目计划12周完成，包含需求分析、

本文提出了一种基于Django框架与LLM大模型的智能路线规划系统，通过整合多源数据、构建用户画像及混合推荐算法，实现个性化路线推荐。系统采用Django+Vue前后端分离架构，结合LLM大模型的语义理解能力解析用户需求，运用遗传算法优化路线规划，并通过协同过滤与内容推荐算法实现个性化服务。实验表明，该系统在推荐准确率和用户满意度方面显著优于传统方法，为智慧交通领域提供了创新解决方案。