摘要： 本项目基于AI生成内容（AIGC）的用户感知差异，开发了一个融合情感分析与行为预测的智能系统。通过集成DeepSeek API生成多场景文本，结合Jieba分词、SnowNLP情感分析及规则映射，预测用户行为意图（如点击、购买等）。系统采用Flask+Layui搭建，支持交互式对话、情绪可视化及管理功能，创新性地将“内容-反馈-预测”闭环应用于广告、电商等领域。测试表明，该系统能有效识别用

本研究基于170万条短视频平台数据，分析影响用户点赞行为的关键因素。通过多源数据整合，构建了用户行为、作品属性和作者信息三大特征集，并采用可视化分析与聚类算法挖掘用户群体特征。针对样本不平衡问题，应用SMOTE过采样技术优化了LightGBM、XGBoost等分类模型。研究创新性地引入用户浏览轨迹、作品完播率等新特征，显著提升模型预测性能，为短视频内容优化和推荐算法改进提供了数据支持与实践参考。

大模型应用开发与智能对话系统摘要 当前大模型应用开发主要基于知识库与智能体(Agent)架构，采用LangChain、LangGraph等框架实现复杂任务编排和多智能体协作。关键技术包括： RAG增强：结合向量数据库(Chroma/Milvus)实现知识检索增强 Agent架构：支持工具调用、多步推理和动态决策 高并发优化：异步处理、连接池和缓存机制保障性能 典型应用案例包括： FastAPI+L

本研究基于PyTorch框架开发了语音情感识别系统，采用RAVDESS数据集中的8种情感类别（中性、平静、快乐等）。通过Emotion2Vec和CustomFeature方法提取音频特征，并对比BiLSTM、BaseModel等深度学习模型性能，结合数据增强提升泛化能力。系统采用Flask框架实现Web部署，支持用户音频上传、情感识别及结果可视化功能，同时提供管理员后台管理。创新点在于多模型对比、

本研究基于PyTorch框架开发了语音情感识别系统，采用RAVDESS数据集中的8种情感类别（中性、平静、快乐等）。通过Emotion2Vec和CustomFeature方法提取音频特征，并对比BiLSTM、BaseModel等深度学习模型性能，结合数据增强提升泛化能力。系统采用Flask框架实现Web部署，支持用户音频上传、情感识别及结果可视化功能，同时提供管理员后台管理。创新点在于多模型对比、

随着科技迅猛发展，智能家电为生活带来便利，使得家电行业市场分析愈发重要。PyECharts作为Python的ECharts可视化库，以其丰富的图表类型和灵活配置成为数据分析利器。本项目首先通过爬虫从京东平台获取家电产品数据，包括品牌、评论、价格等信息。采用模拟登录技术确保数据全面性。经过数据清洗，从价格、属性等多维度展开分析。引入Flask框架构建Web应用，实现数据可视化的在线交互。同时，集成机

总的来说，这些分析揭示了网页等级排名和职位等级排名与职位的具体特征之间的关联。特定类型的职位、公司类型、规模和行业可能会影响它们在搜索结果中的可见度和优先级。综合来看，这些分析结果表明，不同搜索关键词下的职位在HR标签、薪资水平、公司类型和公司规模方面存在显著差异。综上所述，薪资发放次数不仅反映了薪资的发放频率，而且与薪资水平密切相关。更频繁的薪资发放（如包含年终奖的情况）通常意味着更高的总体薪资

本项目旨在构建一个综合性的数据处理和可视化系统，通过整合多种技术高效处理大规模数据。首先，通过网络爬虫从各个来源收集海量数据。这些数据包括标题、品牌、车型、年份、里程、城市、环保标准、售价、首付以及新车含税价等关键字段。这些原始数据被批量收集，需要在有效分析和可视化之前进行处理。数据收集完成后，接下来是数据预处理阶段。此阶段包括数据清洗、处理缺失值以及将数据格式化为便于上传到Hadoop的结构化格

本项目基于Hadoop生态系统构建农产品价格数据分析平台，通过多源数据采集、分布式存储和Spark分析，实现价格趋势预测与区域差异分析。系统采用六层架构，包含数据爬取、HDFS存储、Spark预处理、多维分析及ECharts可视化模块，支持农民种植决策、企业市场布局和政府政策制定。平台显著提升农业数据时效性，推动智慧农业发展，已通过热力图、趋势图等形式验证分析效果。完整代码与部署方案可联系作者获取

本项目基于Hadoop平台构建了一套成都市二手房大数据分析与智能预测系统。通过Python爬虫采集链家网3万余条房源数据，采用Hadoop生态系统进行数据存储与处理，并利用CatBoost回归模型实现房价预测（R²达0.89）。系统采用B/S架构，整合数据采集、清洗、分析、预测和可视化功能，提供多维房价分析、智能估价、数据管理等服务。项目实现了从数据获取到应用落地的完整闭环，为购房决策、房产定价和