2024毕业设计精选集

如果安装问题可以访问：https://www.bilibili.com/video/BV1S3411C7zo/ 基于java爬虫的就业大数据系统设计与实现 1 摘 要 1 1.1课题选题背景 4 1.2课题研究的意义 4 2.1功能需求分析 4 2.2系统性能分析 5 3.1系统工作流程图 5 3.2数据结构设计 7 3.3系统各功能流程图 7 （1） 主模块功能示意图 7 （2） 功能模块功能示意图 7 （3） 功能模块解析功能示意图 8 4.1相关技术分析 8 4.1.1多线程 8 4.1.2内存池 8 4.1.3正则表达式 9 4.1.4SSL协议 9 4.2系统功能模块的实现 9 4.2.1登录功能实现 10 4.2.2爬虫抓取配置功能实现 10 4.2.3爬虫抓取资源功能实现 13 参考文献： 16 致 谢 17

使用R语言对英雄联盟2020年中韩联赛数据进行数据预处理，分析，可视化，描述性统计，图形化展示（ggplot2），推断性统计，并且使用了帕累托方法分析数据特征。 报告中体现分析目标，解决思路，步骤，核心r函数，运行结果，得到的结论。 报告不少于20页，完整无错误，参考文献五篇，难度不低于课程实践

《基于Vue + ECharts的数据可视化系统的设计与实现》，选题背景和意义：大数据时代、数据视觉体验、数据监控等；研究现状：前端+后端、业务复杂、呈现效果不方便等；主要创新工作：采用Vue + ECharts分离式开发模式，简化前后端交互，通过指定数据即可呈现视觉效果 记得翻阅对应的文章

一、内容概要：本课题研究的是通用网络爬虫，它是从一个或若干个初始网页的链接开始进而得到一个链接队列。伴随着网页的抓取又不断从抓取到的网页中抽取新链接放入到链接队列中，直到爬虫系统满足了停止条件。该课题主要涉及到了HTTP和SSL协议，BeautifulSoup，pyecharts，jieba，Tkinter的使用等相关技术。  本说明书叙述的网络爬虫是以python实现的，加以Tkinter界面使用户更加方面的操作。 二、适合人群：具备一定编程基础，准备毕业设计的同学 三、能学到什么：①如何实现一个客户管理系统，从数据库设计到系统实现全流程； ②如何去编写一个与之类似的毕业实际系统。 四、阅读建议：首先阅读python数据可视化分析毕业设计.docx文档掌握整个系统的设计过程以及使用到的技术，接着阅读源码，运行源码。

Python基于大数据的图书分析系统的设计与实现（Python 毕业设计，带源码，教程），可作为毕业设计、课程设计、期末大作业等，下载即用，无需修改。 1. 运行教程 在项目文件夹下导入必要的包： pip install -r requirements.txt -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple 导入数据库文件：配置read_data_save_to_mysql.py中的mysql用户名和密码信息，然后运行： python read_data_save_to_mysql.py 进入项目文件夹下web目录，启动项目： python server.py 打开浏览器 http://127.0.0.1:800 2 本项目实现的图书推荐功能： 热门书籍 是将评分排名最高的几本书推荐给用户 猜你喜欢 通过数据库SQL语句实现 ”看了这本书的人也看了XX书“ 主要逻辑是： 首先查该用户的浏览记录 通过浏览过的书籍，找到也看过这本书的人 在也看过这本书的人中，找评分较高的书推荐给用户

最近在网上找了不少针对中期答辩（节省时间）的模板，也确实有很多免费网站，但是针对性很差，费时间，要么就是针对毕业论文的，但是很少，不喜欢。索性去下了个收费的（文末是原下载网址），希望可以帮助到其他人，互惠互利。

开题报告模板，主要用于毕业论文开题报告 开题报告作为毕业论文答辩委员会对学生答辩资格审查的依据材料之一。此报告应在指导教师指导下，由学生在毕业论文工作前期内完成，经指导教师、教研室签署意见审查后生效

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其中包含4个案例，以毕业论文的格式写出。包含原始数据。代码可复制粘贴。

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项目主要内容： 1.采用Hadoop作为分布式文件文件系统存储数据 2.基于 TensorFlow 复现论文 PNN、DeepFM 3.搭建推荐系统架构，召回、过滤、精排阶段 4.使用 SparkStreaming 进行流计算，不断将用户行为反馈给模型进行计算，提供 下一次推荐服务 5.使用 SparkStreaming 对接 Kafka 源，消费 Kafka 中的实时用户行为数据 6.使用 PNN、DeepFM 进行 CTR 点击评估 目前，几大互联网厂商例如腾讯、百度、阿里已陆续开始使用推荐系统，因为在海量数据的今天，人们已经无法看清自己真正的喜好，所以推荐系统应运而生，像现在快手、抖音等平台都陆续开始引进推荐系统，这些厂商会收集大量用户的观看行为，例如点赞、评论、收藏以及视频观看时间等，基于这些数据会对用户进行分析，帮助用户进行定位自身的兴趣所在，然后基于大数据平台帮助用户拿到它们想要的视频，而且包括百度，它们正在使用广告推荐这种，当我们在搜索引擎中搜索一些关键词时，它们将会根据 query 进行分析进而将一些广告商进行关联，然后在首页为用户推荐一些广告进而增加广告的点击量。

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该项目是大三下学期的课程设计，选取了共541909条数据，以Python为编程语言，使用大数据框架Spark对数据进行了预处理，然后分别从多个方面对数据进行了分类和分析，并对分析结果进行可视化。里面包含我的课程设计报告和完整的代码。希望对你们有帮助。

该项目是大三下学期的课程设计，使用的数据集来自知名数据网站 Kaggle 的 tmdb-movie-metadata 电影数据集，以Python为编程语言，使用大数据框架Spark对数据进行了预处理，然后分别从多个方面对数据进行了分类和分析，并对分析结果进行可视化。里面包含我的课程设计报告和完整的代码。希望对你们有帮助。

人工智能-项目实践-社交网络-社交网络中的链路预测算法 社交网络上的链路预测实验 本项目代码包含以下几个链路预测算法： Variational Graph Auto-Encoders：一种用于图上无监督学习的端到端可训练卷积神经网络模型，也是本论文所研究的主要方向。 Node2Vec：一种基于skip-gram模型的方法，用于学习给定图内随机游走的节点嵌入。 Spectral Clustering：使用谱嵌入从邻接矩阵创建节点表示。 基线方法：Adamic-Adar， Jaccard Coefficient,，Preferential Attachment 环境依赖包 Python 3.6.6 tensorflow 1.12.0 networkx 2.2 scipy 1.2.1 scikit-learn 0.20.2 pandas 0.24.0 gensim 3.7.1 matplotlib 3.0.3 系统安装配置好Python环境后，可使用python setup.py install 安装依赖。

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本文主要以景点数据分析为展开点，利用 PHP 采集框架 QueryList 爬取“去哪儿？”官方网站的热门景点地理位置、门票价格、热度、销 量以及热门游记等重要数据信息，分析爬取到的景点数据的价值，通过 Highcharts 等技术开发具有可视化界面的景点数据分析系统，制作包括但 不限于旅游日历、景点销量排行、景点分类等数据图表，使游客能够通 过可视化界面与该系统进行交互，方便用户进行个性化的决策，并使用 轻量级 PHP 开发框架 ThinkPHP 构建景点数据分析系统，通过分析本系 统中的用户角色，确定用户的等级分类，确保该系统能实现不同等级的 用户的基础需求，比如登录、注册、用户信息修改、用户收藏景点、景 点搜索、设置等多项功能。 该系统是一个为有旅游需求的用户提供的景点数据分析系统。在经 过测试后，完成了对数据采集、数据分析、数据展示和信息管理的实现， 达到了预期效果。

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附件1：系统开发类论文结构框架 附件2：虚拟现实或游戏开发类论文框架 附件3：算法设计类论文结构框架 附件4：软硬件系统综合类论文结构框架

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