开发技术
前端：vue.js、websocket、echarts、element-ui
后端：springboot+mybatis-plus
数据库：mysql
大数据实时计算框架：hadoop、spark
爬虫：Python·requests
机器学习：协同过滤算法（基于用户、基于物品全部实现）
深度学习：lstm情感分析模型
三方平台：百度AI接口、阿里云短信、支付宝沙箱支付
需求
1.爬虫，用python爬取游戏网站的各种游戏数据存储到mysql(游戏信息； 区，服，阵营； 游戏商品，与游戏对应)
这三类都要爬取到对应的表
游戏接口说明：xxxxxxxxxxxxx
2.门户系统：提供三种推荐算法推荐游戏(同时点击游戏详情可以去浏览这个游戏配套的商品)；
可以各种条件搜索游戏商品(游戏金额、游戏名称、等等)；
可以下单购买游戏对应的游戏商品(支付宝沙箱支付)；
查看订单；
评论可以lstm情感分析；
查看游戏详情可关联到评论；
论坛模块发布者发布时可以关联到对应的游戏发起讨论，
评论均可以情感分析并且显示到门户页面给其他用户看到
(包含情感分数、情感倾向等各种彰显机器学习的维度数据)
短信注册
识别身份证
3.后台系统：前台各种模块的增删查改
4.Spark大屏，使用最新的UI，数据尽量符合游戏相关的业务(带评论的情感词云)
运行截图
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