计算机毕业设计之Python+Spark+Flink考研预测与推荐系统大数据 _考研究生培训班排名机构

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　　开发技术

　　前端：vue.js

　　后端：springboot+mybatis-plus

　　数据库：mysql

　　算法(机器学习、深度学习)：协同过滤算法(基于用户、基于物品全部实现)、KNN

　　爬虫：Python、requests、chrome_driver

　　大数据分析：Spark、echarts

　　特色/创新点

　　结合百度地图api展示大学地理位置信息；

　　通过KNN等机器学习深度学习算法进行预测；

　　通过协同过滤算法(基于用户+基于物品全实现)推荐院校；

　　通过Spark完成大数据大屏显示；

　　通过Python的requests、chrome_driver爬取数据

　　版本区别

　　一共开发了三个版本

　　V1.0.0：只有门户系统(预测算法)

　　V3.0.0：门户系统(预测算法+推荐算法[只有基于用户])+大屏系统+后台管理系统，并且没法更新最新数据

　　V3.0.0：门户系统(预测算法+推荐算法[基于用户+基于物品全实现])+大屏系统+后台管理系统+爬虫，实时更新最新数据

　　运行截图

　　运行视频

　　

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　　资料

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