多端设计思路
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1、音乐大屏幕展示端：
用户来源分布统计，歌手排行，歌手数量，歌曲数量，用户数量，播放数量，收藏数量，下载数量，充值金额排行，歌曲排行榜，数据统计图，播放量统计图。
2、用户PC端功能：
用户注册、短信验证、用户登录、音乐库列表，最热歌曲列表展示，推荐歌曲列表，相似用户列表，收藏列表，金额充值，沙箱支付。
3、用户移动端APP/小程序端：
用户注册、短信验证、用户登录、音乐库列表，热门音乐、收藏音乐、推荐音乐，金额充值，沙箱支付。
4、Python数据爬虫+机器学习_离线计算端：
Python爬虫+机器学习离线分析数据
5、后台管理系统
负责全局所有mysql表的增删查改，有一个好处就是爬虫代码失效了，也可以利用后端上传数据保证系统运行。
开发技术
Hadoop、Spark、SparkSQL、Python、MySQL、协同过滤算法、皮尔逊相关系数、KNN、echarts可视化、阿里云短信接口、支付宝沙箱支付、百度AI身份证自动识别、SpringBoot、Vue.js、MyBatis-Plus
系统创新点
大屏统计可视化
用户网页端(实时推荐) 、
用户app移动端(与‘用户网页端’功能一致)推荐、
Python爬虫
机器学习离线计算分析
短信接口修改密码或者注册
支付宝沙箱支付(网页、app都实现了)
身份证自动识别认证
运行截图
Python+Spark爬虫音乐推荐系统
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