选题目的及意义

现今，人们从网络上获取的消息越来越多，推荐系统应运而生并广泛应用于各行各业。但在中药材领域的应用却很少。近年来，人们对中药材的重视程度逐渐提高，购买量和相关研究也随之增多，一般的中药材购买网站不能满足人们生活和科研工作的需求，因此论文研究了基于大数据的中药材推荐与数据分析系统需要的关键技术，同时设计并完成了一个中药材推荐与数据分析原型系统。

任务

1．爬取中药材网站获取中药材数据。

2．协同过滤算法的基于用户、基于物品的实现方式，集成到原型系统中。

3．LSTM情感分析对用户对中药材的评论进行情感分析展示。

4．用Spark实时计算框架完成对中药材数据的可视化大屏驾驶舱。

实施方案

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。

参考资料

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