摘要：本文探讨了Hadoop、PySpark和Scrapy爬虫技术在考研分数线预测中的应用。针对传统预测方法数据单一、效率低的问题，研究提出了基于大数据技术的解决方案。文章系统分析了分布式爬虫数据采集、Hadoop存储计算、PySpark特征工程等关键技术，并比较了机器学习与深度学习模型的预测效果。研究指出当前在数据时效性、模型可解释性等方面仍存在挑战，建议未来结合联邦学习和可解释AI技术进行优化

本文介绍了一个基于Django和LLM大模型的智能路线规划系统开发项目。该系统结合大语言模型的自然语言处理能力与实时交通数据，实现多模态输入（文本/语音/图片）的个性化路线推荐。核心技术包括：1) 多源数据采集与融合；2) LLM微调实现需求理解与推荐生成；3) 动态路径算法优化；4) Django全栈开发。项目特色在于上下文感知推荐框架和强化学习优化，预计可使推荐点击率提升30%。文章详细阐述了

摘要：本研究提出基于Django框架与LLM大模型的智能路线规划系统，通过整合多源交通数据和用户行为数据，结合语义解析、路线优化与个性化推荐算法，实现智能化路线规划。系统采用混合推荐策略（协同过滤+内容推荐），在旅游和通勤场景中推荐准确率分别达89.3%和92.1%，用户满意度提升16-18%。实验表明，该系统在实时性、个性化等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。

摘要：本研究提出基于Django框架与LLM大模型的智能路线规划系统，通过整合多源交通数据和用户行为数据，结合语义解析、路线优化与个性化推荐算法，实现智能化路线规划。系统采用混合推荐策略（协同过滤+内容推荐），在旅游和通勤场景中推荐准确率分别达89.3%和92.1%，用户满意度提升16-18%。实验表明，该系统在实时性、个性化等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。

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设计方案。该系统通过整合地图API数据和用户评论等非结构化数据，利用微调后的LLM模型解析用户自然语言需求，结合传统路径算法和个性化推荐技术，实现智能路线规划功能。系统创新性地采用多模态数据融合、动态推理引擎等技术，提供可解释的个性化路线推荐，支持用户通过自然语言交互。预期成果包括高准确率的路线推荐、提升20%的点击率，以及完整的W

摘要：本研究提出基于Django框架与LLM大模型的智能路线规划系统，通过整合多源交通数据和用户行为数据，结合语义解析、路线优化与个性化推荐算法，实现智能化路线规划。系统采用混合推荐策略（协同过滤+内容推荐），在旅游和通勤场景中推荐准确率分别达89.3%和92.1%，用户满意度提升16-18%。实验表明，该系统在实时性、个性化等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。

本文综述了Hadoop+Spark+Hive技术在薪资预测与招聘推荐系统中的应用研究。重点分析了技术架构从批处理到实时分析的演进，以及算法从线性回归到深度学习融合的发展趋势。研究显示，混合推荐算法结合协同过滤与内容推荐，可使推荐准确率提升30%以上。行业实践案例表明，BOSS直聘等平台通过实时行为分析，将推荐点击率提升至18%。未来趋势将聚焦多模态大模型、隐私计算等技术融合，解决数据质量、算法可解

本文综述了Hadoop+Spark+Hive技术在薪资预测与招聘推荐系统中的应用研究。重点分析了技术架构从批处理到实时分析的演进，以及算法从线性回归到深度学习融合的发展趋势。研究显示，混合推荐算法结合协同过滤与内容推荐，可使推荐准确率提升30%以上。行业实践案例表明，BOSS直聘等平台通过实时行为分析，将推荐点击率提升至18%。未来趋势将聚焦多模态大模型、隐私计算等技术融合，解决数据质量、算法可解

本文综述了Hadoop+Spark+Hive技术在薪资预测与招聘推荐系统中的应用研究。重点分析了技术架构从批处理到实时分析的演进，以及算法从线性回归到深度学习融合的发展趋势。研究显示，混合推荐算法结合协同过滤与内容推荐，可使推荐准确率提升30%以上。行业实践案例表明，BOSS直聘等平台通过实时行为分析，将推荐点击率提升至18%。未来趋势将聚焦多模态大模型、隐私计算等技术融合，解决数据质量、算法可解

本文介绍了一个基于Python的中华古诗词知识图谱可视化研究项目。该项目通过构建包含诗人、朝代、意象等实体及其关系的知识图谱，结合Neo4j图数据库和D3.js可视化技术，实现古诗词文化网络的交互式探索。研究内容包括数据采集、知识抽取、图谱构建和可视化开发四个层次，创新点在于多维度关联分析和文化特色布局算法。预期成果包括10万条实体关系的知识图谱、Web交互系统及相关学术成果。项目采用Python