计算机毕业设计Python+Spark二手房推荐系统 二手房可视化 二手房决策系统 大数据毕设

本文的研究内容主要有以下几个方面:

（1）对系统重要功能所用到的高校热度统计和志愿智能推荐算法进行了深入的研究，提出了基于灰色理论的录取概率计算算法和基于层次分析的志愿智能推荐算法。

（2）在用户请求涉及到高考数据相关业务时向业务数据管理系统请求数据并返回给用户。

（3）设计并实现业务数据管理系统。业务数据管理系统实现了智能志愿推荐、录取概率测试等重要功能。

（4）通过自定义的测试用例对系统的功能进行了相应的测试。

1.Python爬取数据要求：http://college.gaokao.com/areapoint/y2007/p2/，

用chrome_driver搞，爬取数据要尽可能的多

高校分数、专业分数、地区批次、高校搜索全部爬取，在想办法爬点高校评论信息

2.爬完对数据各种分析(pyspark必须用)，评论要用情感分析(用算法)等，情感分析如果你不会搞的话可以调接口或者调python的lstm的包(尽量分析的准一点)，分析完用echarts做个大屏，大屏做的得劲点炫酷点，还要显示词云；在做一个预测界面，填写一定的条件比如各科能考的分数、总分、专业等，调用随机森林回归模型预测他能考哪些学校，分页列表显示出来。

3.框架要求：

前端vue/html 后端/爬虫python 分析计算pyspark