摘要： 本文介绍了一个基于Python开发的豆瓣电影数据采集分析推荐系统，整合Vue前端、Flask后端、LSTM情感分析、双协同过滤推荐算法及Echarts可视化技术。系统通过Scrapy爬虫采集数据，利用MySQL存储，实现电影数据的多维分析（如年份、类型、国家分布）与情感预测，并提供个性化推荐。功能涵盖主页展示、电影检索、数据分析（折线图、词云等）、用户管理（登录/注册/信息设置）及数据采集

本文介绍了一个基于Python开发的电影推荐与票房预测系统。该系统整合Flask框架、MySQL数据库、requests爬虫库和Echarts可视化工具，采用Surprise库KNNWithZScore算法实现个性化推荐，运用Stacking集成学习（包含决策树/Lasso/随机森林/GDBT）提升票房预测精度。系统包含8个功能模块：数据采集存储、票房预测、电影推荐、数据可视化、用户管理、电影信息

本文介绍了一个基于Python和Flask框架的豆瓣音乐数据分析系统。系统采用MySQL数据库存储数据，使用Echarts实现可视化展示，通过requests爬虫技术采集豆瓣音乐数据。主要功能包括：不同专辑类型分析、音乐评分排名、评分与评价人数相关性分析、音乐发布趋势、音乐类型占比、专辑类型TOP10、作者作品数量TOP5、音乐名称词云图等8种可视化分析。系统提供用户注册登录功能，采用Flask轻

本文介绍了一个基于Python Flask框架的豆瓣音乐数据分析系统。系统采用MySQL数据库存储数据，前端使用Echarts实现可视化展示。主要功能包括：音乐数据概览、详细数据查询、多维度搜索、星级分布分析、发行年份统计、流派评分分析、类型评分分析、歌手词云图展示等。系统支持用户注册登录，并可通过爬虫技术采集豆瓣音乐数据。技术栈包含Python、Flask、Echarts、MySQL等，为音乐市

本文介绍了一个基于Django框架开发的在线音乐播放网站项目。该项目采用Python语言开发，使用Django框架、MySQL数据库，前端采用HTML、Bootstrap等技术。系统主要功能包括：音乐库管理、用户账号系统、音乐播放器及社交互动功能。用户可搜索和收听音乐，创建个人收藏，关注其他用户并评论互动。项目界面展示了首页、热门歌手/歌曲、排行榜、搜索功能和后台管理等模块。核心代码部分实现了用户

本文介绍了一个基于Python的音乐推荐系统，采用协同过滤算法实现个性化推荐。系统使用Django框架开发，MySQL数据库存储数据，前端采用Bootstrap框架和Echarts可视化技术。主要功能包括用户注册登录、音乐分类展示、评分收藏、基于用户和物品的协同过滤推荐算法，以及音乐数据的可视化分析（词云图、柱状图、折线图等）。系统实现了热度、时间、收藏、评分等多种排序方式，并通过用户行为数据生成

本文介绍了一个基于Python的音乐信息可视化推荐系统，采用Flask+Vue框架和MySQL数据库实现。系统整合了用户/物品协同过滤推荐算法、LSTM情感分析、Echarts数据可视化以及Scrapy爬虫技术。主要功能包括：爬取网易云音乐数据（歌曲、歌手、歌词、评论）、数据可视化大屏展示、音乐评论情感分析、个性化音乐推荐（基于用户点击行为动态调整评分）、词云生成等。系统通过爬虫获取数据后，使用协

摘要： 本文介绍了一个基于Spark技术的电影数据分析系统，该系统融合大数据处理与机器学习算法，为电影行业提供数据支持与决策依据。系统采用Python+Django框架开发，结合MySQL、Hadoop、Spark和Hive等技术实现数据处理与存储，并通过Echarts进行可视化展示。功能包括数据采集、多维度分析、票房预测（随机森林回归模型）和电影推荐（协同过滤算法）。系统经测试在功能完整性、数据

本文介绍了一个基于Python技术的网易云音乐热门歌单数据采集与分析系统。系统采用Flask框架搭建，使用Python爬虫技术获取网易云音乐数据，通过Pandas进行数据清洗后存储到MySQL数据库。前端使用HTML、Jquery、Ajax等技术，结合Echarts实现多维度的数据可视化展示，包括歌单地域分布、热门类型、播放量变化等图表。系统分为两大功能模块：分析可视化模块（歌单地图、类型排行等7

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