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最新计算机毕业设计 本科 选题大全 汇总
计算机专业毕业设计开题答辩与毕设答辩61问最强集锦
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技术应用：
1.技术栈：python+django+vue+echarts
2..数据库mysql
本文首先通过对大数据和电脑硬件的相关知识进行综述，分析了大数据技术对电脑硬件性能的要求。然后，结合用户需求和电脑硬件参数，构建了一个包含用户偏好信息的大数据集。在数据集的基础上，利用机器学习技术构建了电脑硬件推荐系统模型，通过训练模型来预测用户对不同硬件产品的喜好程度。
通过结合大数据技术和机器学习算法，提出了一种新颖的电脑硬件推荐系统。该系统能够根据用户的个性化需求和电脑硬件性能参数，为用户推荐最适合的硬件产品。未来，将进一步优化推荐算法，提高推荐系统的准确性和稳定性，为用户提供更加优质的电脑硬件推荐服务。
基于大数据的电脑硬件推荐系统能够为用户节省大量的时间和精力，避免用户因为对电脑参数不了解而选择了不合适的产品。同时，系统还可以根据用户的反馈和购买记录不断优化推荐算法，提高系统的推荐准确度和用户满意度，为用户提供更加优质的服务。因此，开发基于大数据的电脑硬件推荐系统对满足当今社会对电脑的需求具有重要意义，将有助于提升用户的购物体验和电脑市场的竞争力。
推荐系统还可以通过分析用户的品牌偏好和口碑评价，为用户推荐值得信赖的硬件品牌和产品。例如，用户对某个品牌的产品有好评可以推荐该品牌的其他产品，而对某个品牌有差评可以避免推荐该品牌的产品。本系统推荐模型图如图所示。
基于大数据的电脑硬件推荐系统的总功能模块设计，通过下面这些模块，用户可以方便地进行硬件选择、电脑外设及品牌选择等操作，系统也能提供个性化的硬件推荐和评价互动功能，以提升用户的定制主机体验和满意度：整体功能展示如图所示。
E-R图由实体与有关实体关联相结合构成的图，利用E-R图对清楚地表达出系统内的实体之间的关联。系统整体 E-R 图如图所示。本系统设计的数据表主要包含：用户信息表、电脑信息表、电脑外设表、订单表、收藏表、价格区间表等。
通过Python的数据爬取工具，Spider，将爬取的数据存储到Hadoop分布式文件系统HDFS中，保证数据的安全性和可靠性。爬取字段如下图所示。
进入前台首页页面点击硬件组装，该模块显示组装名称、价格区间、内存等信息，如图所示。
用户信息管理，在用户信息管理页面可以对序号、用户账号、用户姓名、头像、剂型、性别、手机号码等内容进行详情、修改或删除等操作，如图所示。
可视化大屏：在可视化大屏页面中可以查看电脑价格分析、地址分析、电脑公司分析、回头率分析、电脑信息、笔记本价格、品牌分析等内容，如图所示。
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