开发技术
Hadoop、Spark、SparkSQL、Python、MySQL、协同过滤算法(基于用户+基于物品)、LSTM情感分析、Python爬虫、echarts、阿里云短信接口、支付宝沙箱支付、百度AI身份证自动识别
整体架构设计
大屏统计端
API接口端
爬虫端
用户门户系统
后台管理系统
功能描述
端的要求：web用户端、大屏端、后台管理系统
角色要求：系统管理员、普通用户
框架：沿用【新闻推荐系统】spark+springboot+vue.js+python这个新框架
功能要求：
SparkSQL分析mysql的数据制作大屏统计(交易订单)，使用新一点的UI；
SparkML机器学或者Python协同过滤算法完成商品推荐(一块做成基于用户推荐，一块基于物品，现在流行双算法，跟新闻一样)；
用户注册(短信接口)、支付(支付宝沙箱支付)、实名认证(百度AI)；
交易完成有评价(Pytho的LSTM算法 NLP分本分类进行训练分析或者科大讯飞AI)；
具备电商基本的订单、购物车、查看订单等功能、商品搜索(做智能一些)；
其他功能按照电商的CV即可；
5.数据库要求：
不要修改beauty.sql中的表结构，可以加表进行关联，另外价格表中关联有可能出现同一个商品多个价格(你关联其中最新的就行了)或者没价格的话设置默认价格
运行截图
商品推荐系统
商品推荐系统
商品推荐系统
商品推荐系统
商品推荐系统
商品推荐系统
商品推荐系统g
商品推荐系统
商品推荐系统
商品推荐系统
商品推荐系统
商品推荐系统
商品推荐系统
网友评论