计算机毕业设计之Python+Spark+LSTM电商爬虫 商品推荐系统 商品评论情感分析 电商大数据 电商推荐系统 大数据毕业设计

开发技术

Hadoop、Spark、SparkSQL、Python、MySQL、协同过滤算法(基于用户+基于物品)、LSTM情感分析、Python爬虫、echarts、阿里云短信接口、支付宝沙箱支付、百度AI身份证自动识别

整体架构设计

大屏统计端

API接口端

爬虫端

用户门户系统

后台管理系统

功能描述

端的要求:web用户端、大屏端、后台管理系统
角色要求:系统管理员、普通用户
框架:沿用【新闻推荐系统】spark+springboot+vue.js+python这个新框架
功能要求:
SparkSQL分析mysql的数据制作大屏统计(交易订单),使用新一点的UI;
SparkML机器学或者Python协同过滤算法完成商品推荐(一块做成基于用户推荐,一块基于物品,现在流行双算法,跟新闻一样);
用户注册(短信接口)、支付(支付宝沙箱支付)、实名认证(百度AI);
交易完成有评价(Pytho的LSTM算法 NLP分本分类进行训练分析或者科大讯飞AI);
具备电商基本的订单、购物车、查看订单等功能、商品搜索(做智能一些);
其他功能按照电商的CV即可;
5.数据库要求:

不要修改beauty.sql中的表结构,可以加表进行关联,另外价格表中关联有可能出现同一个商品多个价格(你关联其中最新的就行了)或者没价格的话设置默认价格

运行截图

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