计算机毕业设计Python+Spark中药推荐系统 中药数据分析 中药可视化 大数据毕业设计

1.使用Python脚本爬取完整的中药材信息存储到mysql数据库；

2.学习Python完成协同过滤算法的实现，并将实现封装成.py脚本集成到springboot+vue.js搭建的web界面提供智能推荐(基于用户、基于物品全部实现)；

3.学习Spark实时计算框架，尝试使用SparkSQL完成大屏统计的数据接口实现；

4.使用lstm情感分析模型实现对用户评论进行情感分析；

5.将支付宝沙箱支付、短信验证码、中药材识别等基础特色功能集成到系统中，实现《中药材推荐与数据分析系统》的基础业务；

6.使用echarts实现大屏驾驶舱，springboot+vue.js实现门户系统、后台管理系统的web功能。

学术准备情况

（一）Hadoop、Spark、Flink实时计算框架进行数据分析的能力；

（二）SpringBoot+Vue.js前后端分离完成web开发;

（三）echarts技术开发设计大屏驾驶舱;

（四）熟悉如何对接第三方接口如阿里云短信、百度AI平台、百度地图等；

（五）独立使用MySQL数据库和navicat终端完成数据表设计的能力；