本文基于Spring Boot和Vue技术构建了一个新疆特色文化在线教育平台，通过协同过滤算法和百度智能AI实现个性化推荐与交互学习。平台采用B/S架构，集成MySQL数据库和ECharts数据可视化，为用户提供便捷的文化学习窗口。理论层面探索了智能技术在文化遗产数字化领域的应用模型，实践层面实现了文化资源的数字化保存与传播。功能模块包括智能推荐系统、AI交互社区、学习测评等，有效提升用户参与度和

基于Hadoop的校园外卖点餐数据分析可视化系统，采用Spring Boot、Vue.js、MySQL和Hadoop等技术构建。系统实现了用户管理、外卖信息展示、数据爬取（美团）及可视化分析大屏（ECharts）等功能，通过协同过滤算法进行个性化推荐。Hadoop集群处理海量数据，模块化设计提升扩展性。管理员可动态管理数据并分析用户偏好，为外卖平台运营提供决策支持。系统整合前后端技术，优化用户体验

基于Hadoop的健康饮食推荐系统数据分析可视化，采用Spring Boot、Vue.js、MySQL、Hadoop、Spark等技术栈。系统包含用户管理、饮食记录、Python爬虫数据采集等功能模块，通过协同过滤算法实现个性化推荐，并利用Echarts进行数据可视化分析。系统采用B/S架构，支持海量数据处理与存储，提供高效的用户体验。核心功能包括食品安全数据爬取、协同算法推荐、大数据分析和可视化

基于springboot美食推荐商城的设计与实现，后端框架使用Springboot+mybatis，前端框架使用Vue+hrml，数据库使用mysql，系统分为用户端前台系统和管理员端管理系统。

基于Hadoop大数据技术的热门旅游景点推荐数据分析与可视化系统（基于Django大数据技术热门旅游景点数据分析与可视化系统）

基于SpringBoot框架的Hadoop大数据技术的音乐网站系统。系统采用Java开发，结合MySQL数据库和Vue.js前端技术，实现音乐播放、购买、评论及社交功能。通过Scrapy爬虫获取网易云音乐数据，使用协同过滤算法提供个性化推荐，并利用Echarts进行数据可视化展示。系统包含音乐数据管理、存储、分析和可视化模块，后端采用Hadoop、Spark等技术处理大数据，优化用户体验。管理员界

本文介绍了一个基于机器学习的农产品价格数据分析与预测可视化系统。系统整合了Python技术、Django框架、Hadoop、Scrapy爬虫等技术，构建了B/S架构的解决方案。通过爬虫获取实时价格数据，采用随机森林回归算法进行价格预测，并利用Echarts实现数据可视化展示。系统具备数据管理、存储、分析、预测和智能推荐功能，为农业生产者、经销商和消费者提供决策支持。后台管理系统完善，包含用户管理、

本文研究基于机器学习的电商评论情感分析系统，采用深度学习LSTM算法为核心，结合Python技术栈（Django、MySQL、Hadoop/Spark）构建B/S架构系统。系统功能包括数据管理、分析预测、可视化展示（Echarts），支持数据导入导出和备份。通过对比传统TF-IDF/SVM方法与CNN/LSTM模型，验证了深度学习在电商评论情感分析中的优越性。系统界面截图和LSTM核心代码展示了实

基于Hadoop的宁波旅游景点及周边商城推荐系统，采用Spring Boot、Vue.js、MySQL和Hadoop等技术构建。系统通过用户注册、景点商品管理、个性化推荐（基于协同过滤算法）及数据分析大屏等功能，提供个性化旅游服务。Python爬虫实时采集携程景点数据，Hadoop处理大规模数据，Echarts实现可视化分析。系统模块化设计提升扩展性，管理员可高效管理用户及景点信息，用户能便捷获取

基于Spark的西南天气数据分析系统，集成Hadoop、Hive等技术处理多源气象数据，挖掘空气质量、降水、风向等关键指标。系统采用Spring Boot+Vue.js架构，结合Scrapy爬虫获取实时数据，通过MySQL存储，并利用Matplotlib、Echarts实现可视化大屏展示。功能涵盖数据清洗、行业关联分析（如农业灾害预警、交通调度），代码示例展示了多维度统计查询与排序逻辑。研究成果为