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针对海量的小说数据开展标签处理特征分析，利用推荐算法完成针对用户的个性化阅读推荐？基于以上问题，本次小说推荐系统，建设过程主要分为小说推荐网站前端系统，小说运维管理后台系统，小说数据实时采集爬虫三个部分。小说推荐网站前端系统主要采用开源前端框架搭建小说推荐网站，提供用户登录注册，小说阅读等功能，小说运维管理后台，提供管理员用户使用完成系统内部小说，用户等数据的管理，小说数据采集爬虫支持各大小说阅读

基于hadoop+的的校园图书推荐系统统，系统采用多层MVC软件架构，采用Java springboot框架集成hadoop、hbase实现大批量图书情况下的可视化分析与计算。计算不同图书之间的相似程度，以及通过协同过滤及图书特征提取的方式，实现在用户与图书，用户与用户之间，发现关联性，从而实现校园图书的精准推荐功能等。

本程序基于前后端分离开发模式，搭建系统网络商品推荐系统前台与系统后台商品管理系统，通过可以配置的方式一体化管理商品信息，推送商品内容，生成丰富的可视化统计分析。源码http。

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针对海量的新闻资讯数据，如何快速的根据用户的检索需要，完成符合用户阅读需求的新闻资讯推荐？本篇文章主要采用余弦相似度及基于用户协同过滤算法实现新闻推荐，通过余弦相似度算法完成针对不同新闻数据之间的相似性计算，实现分类标签。通过协同过滤算法发现具备相似阅读习惯的用户，展开个性化推荐。 本次新闻推荐系统：主要包含技术：springboot，mybatis，mysql，javascript，vue.js

目前很多高校内部的课程管理及排课过程均是采用人工排课后再导入系统内部生成课程表，提供给学生用户查看。人工排课过程较为复杂，增加了排课错误的可能性，本次毕业设计基于java实现遗传算法实现自动排课，整体提供学生管理，课程管理，教师管理，班级管理，排课管理，教室管理等功能。本次基于遗传算法的自动排课系统主要内容涉及：系统采用前端采用LayerUI框架实现，后台服务基于springboot+Mysql+