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计算机毕业设计吊打导师Spark+Neo4j知识图谱课程推荐系统 慕课课程大数据分析可视化

作者:计算机毕业设计之家发布时间:2023-06-12

导语

算法装杯显摆炫耀如下:神经网络混合CF推荐算法、MLP深度学习算法、SVD深度学习算法 协同过滤推荐算法、线性回归预测KNN+CNN卷积神经、 lstm情感分析

创新点11+个足够暴打锤击导师,无底线碾压秒杀、摩擦答辩现场,最低答辩99分-100分:知识图谱、预测算法、4种推荐算法(机器学习、深度学习)、Python爬虫、大屏可视化、短信、支付、识别、lstm情感分析、知识图谱、前后端分离、websocket等等

2024年的计算机毕设/大数据毕设如果没有上述配置逆天功能,一切都是浮云,导师会无限压制你!



开发技术

前端:vue.js

后端:springboot+mybatis-plus

数据库:mysql neo4j图数据库

算法(机器学习、深度学习):协同过滤算法(基于用户、基于物品全部实现)、神经网络混合CF推荐算法 MLP深度学习算法、SVD深度学习算法、协同过滤推荐算法、线性回归预测 KNN CNN卷积神经、LSTM情感分析

爬虫:python、requests、chrome_driver

大数据分析:spark、echarts hadoop

特色/创新点

创新点11+个足够暴打锤击导师,无底线碾压秒杀、摩擦答辩现场,最低答辩99分-100分:

知识图谱、预测算法、4种推荐算法(机器学习、深度学习)、Python爬虫、大屏可视化、短信、支付、AI识别、lstm情感分析、前后端分离架构、知识图谱、前后端分离等等

运行截图



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