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多端设计思路

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1、音乐大屏幕展示端:

用户来源分布统计,歌手排行,歌手数量,歌曲数量,用户数量,播放数量,收藏数量,下载数量,充值金额排行,歌曲排行榜,数据统计图,播放量统计图。

2、用户PC端功能:

用户注册、短信验证、用户登录、音乐库列表,最热歌曲列表展示,推荐歌曲列表,相似用户列表,收藏列表,金额充值,沙箱支付。

3、用户移动端APP/小程序端:

用户注册、短信验证、用户登录、音乐库列表,热门音乐、收藏音乐、推荐音乐,金额充值,沙箱支付。

4、Python数据爬虫+机器学习_离线计算端:

Python爬虫+机器学习离线分析数据

5、后台管理系统

负责全局所有mysql表的增删查改,有一个好处就是爬虫代码失效了,也可以利用后端上传数据保证系统运行。

开发技术

Hadoop、Spark、SparkSQL、Python、MySQL、协同过滤算法、皮尔逊相关系数、KNN、echarts可视化、阿里云短信接口、支付宝沙箱支付、百度AI身份证自动识别、SpringBoot、Vue.js、MyBatis-Plus

系统创新点

大屏统计可视化

用户网页端(实时推荐) 、

用户app移动端(与‘用户网页端’功能一致)推荐、

Python爬虫

机器学习离线计算分析

短信接口修改密码或者注册

支付宝沙箱支付(网页、app都实现了)

身份证自动识别认证

运行截图

Python+Spark爬虫音乐推荐系统
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