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马鞍山网站建设文,宁波谷歌seo推广,小程序登录后怎么退出,网站推广计划效果大数据专业毕业设计选题不用愁#xff0c;以下3个方向兼顾实用性与可行性#xff0c;附上每个选题的核心流程#xff0c;助力高效完成毕设。 一、 基于用户行为数据的电商推荐系统设计 1. 数据采集与预处理#xff1a;选取公开电商用户行为数据集#xff08;如淘宝、京东公…大数据专业毕业设计选题不用愁以下3个方向兼顾实用性与可行性附上每个选题的核心流程助力高效完成毕设。一、 基于用户行为数据的电商推荐系统设计1. 数据采集与预处理选取公开电商用户行为数据集如淘宝、京东公开数据集进行数据清洗缺失值、异常值处理、特征提取用户浏览、收藏、购买行为特征。​2. 模型选择与搭建选定协同过滤算法基于用户/物品或轻量级深度学习模型如WideDeep作为推荐核心模型。​3. 模型训练与评估划分训练集与测试集使用准确率、召回率等指标评估模型效果调整模型参数优化推荐结果。​4. 系统设计与展示设计推荐系统整体架构数据层、模型层、应用层撰写设计文档绘制架构图与流程图。二、 城市交通流量预测系统的数据分析与实现1. 数据获取与预处理获取城市交通流量公开数据集如路段车流量、时段、天气等数据进行数据整合、格式标准化处理时间序列数据的缺失值。​2. 特征工程提取时间特征高峰时段、工作日/周末、环境特征天气、节假日构建预测模型的输入特征集。​3. 预测模型构建与验证选择ARIMA时间序列模型或LSTM模型进行流量预测使用均方误差MSE评估模型预测精度。​4. 结果可视化与分析利用可视化工具如Matplotlib、Tableau展示不同时段的流量预测结果分析交通拥堵规律并撰写分析报告。三、 基于大数据的用户情感倾向分析1. 数据爬取与预处理爬取社交媒体或电商平台的用户评论数据进行文本清洗去除停用词、特殊符号、分词处理。​2. 情感特征提取采用TF-IDF或Word2Vec方法将文本数据转化为可计算的向量特征标注情感标签正面/负面/中性。​3. 分类模型训练与测试选择朴素贝叶斯或SVM作为情感分类模型训练模型并通过混淆矩阵评估分类效果。​4. 结论总结与应用分析不同品类/话题的用户情感倾向总结情感分布规律阐述该分析在品牌舆情监测中的应用价值。