计算机毕业设计大数据类题目

序号	题目	题目要求（该课题的研究目的、所实现的主要功能等）
1	基于Hadoop的大数据宠物商城推荐系统	收集大量有关宠物产品和用户购买行为的数据，并使用hadoop进行数据处理和存储，以构建一个个性化的宠物产品推荐系统。系统应该可以分析用户的浏览记录，购买历史，喜好标签等信息，使用推荐算法为每位用户推荐最适合他们的宠物用品。
2	大规模文本分析系统	使用hadoop分布式计算能力，分析大量文本数据，如新闻文章，社交媒体帖子或客户评论，以提取信息、情感分析或主题建模
3	基于Spark的电影推荐系统	利用Spark的机器学习库，构建一个智能电影推荐系统，分析用户观看历史和评级，为他们推荐电影。
4	基于大数据的化妆品市场竞争分析	收集和分析不同品牌的销售数据和用户评论，以揭示市场份额和消费者偏好
5	基于hadoop的共享单车用户行分析	通过分析共享单车的使用数据，帮助共享单车公司优化车辆分布和服务区域
6	大数据在社区服务的应用研究	在智能社区服务中，大数据分析技术是关键的一环。基于大数据分析，可以获取小区居民的消费行为、健康状况、娱乐需求等数据，为社区提供更加针对性的服务，满足居民的多样化需求。同时，大数据分析还可以对社区的资源利用、管理效率等方面进行优化和改进
7	基于网络爬虫的大数据人才需求分析	个人求职、社会招聘及人才机构研究对人才的需求日益精准化，精准化的背后需要数据基础和数据技术的支撑。通过Python技术对人才数据进行采集、存储、清洗、分析、可视化等研究当前人才市场的需求及属性,形成可复制的解决方案,提供有价值的数据分析报告。
8	基于智慧校园的大数据平台建设方案设计	学生信息管理及查询。通过该功能，学生的基本信息、学习成绩、课程安排等数据可以进行统一管理和查询，将学生每个重要信息接起来，为学生提供更加便利的查询服务；教师教学管理和数据分析。该功能与教学质量管理紧密相关，可以对教师教学质量进行定量评估，提高教学质量。教师可以通过平台进行集中备课、和教学评价等功能，提高教学效率；行政管理。通过该功能，各种行政数据可以进行收集、处理和汇总统计，为行政部门提供决策支持。例如：报名系统、财务管理系统、物资管理系统等；数据统计和分析。该功能需要为校园管理者提供全面的数据统计和分析服务，如学生智力、考勤、课表、学科选择等数据的统计和分析。
9	基于Hadoop的云盘系统的设计与实现	网盘又称网络硬盘，是互联网公司推出的一种在线存储服务，通过在服务器机房为租户划分一定的磁盘空间，为用户免费或收费提供文件的存储、访问、备份、共享等文件管理等功能，网盘拥有高级的容灾备份功能，使用户无需担心数据的安全问题。本项目是利用大数据技术实现一个HDFS网盘系统，功能包含文件上传（秒传）下载、文件目录管理、回收站等功能，文件存储系统采用HDFS，元数据使用采用高可用框架的MySql数据库保存，通过HDFS和MySql数据库的配合实现大数据的分布式存储及实现对文件系统元数据的快速读写。
10	基于Hadoop的网络舆情数据分析系统的研究与实现	随着移动互联网的快速普及加上网络舆情传播的积极性和参与方便，成本低，人气积极性集聚快，传播的规模和影响力也可以迅速增强，网络舆情在我国经济发展过程中的集聚效果十分显著。而各类网民因为其个体所处的生活条件、教育文化背景及其个人品格素质等参差不齐，对社会事件的理解各不相同，往往很容易产生负面舆论，特别是大学生群体，容易受负面信息影响。 主要功能：通过爬取微博数据和hdfs数据存储，重点对网络舆情评论量、点赞量、转发量、舆情数量、舆情发布工具、舆情词云、热点词汇追踪展开分析，并且实现可视化。
11	基于大数据的厨具用品数据分析系统的研究与实现	目前智能手机随处可见，各种年龄段的人群都可以在网络上随心所欲的购买商品。巨量电商数据的存储及分析成为了人们普遍关注的话题。依托Hadoop大数据平台，基于Hive数据仓库对电商网站中厨具用品销售数据进行分析。以可视化大屏的形式对分析结果进行可视化展示。首先运用Python技术爬取京东网站厨具用品销售数据，爬取的数据存储至HDFS文件系统。基于Hive数据仓库和HiveSQL工具对数据进行分析。运用Sqoop数据迁移工具，将分析完成的数据迁移至MySQL数据库。最后，以SpringBoot、MyBaties、Echart等技术构建可视化大屏，将分析结果以可视化图表的形式进行展示。
12	基于大数据的天气数据分析系统的研究与实现	随着互联网、计算和存储技术的快速发展，气象部门存储的气象数据量日益剧增，我国每年新增的气象资料达到PB量级，同时气象数据类型相对复杂，这使得传统的数据存储和处理技术不能很好解决目前用户的需求。当前国内外许多研究团队都致力于归纳分析这些海量数据，并从中挖掘出具有现实意义的气象规律或模式。近几年，云计算技术作为互联网领域的新产物，它为海量数据存储和处理提供了新的契机，它在海量数据挖掘技术领域中具有显著的优势，且已经得到了广泛的应用。 主要功能： 1、数据爬取：基于python爬取中国天气网站某城市历史天气信息，并进行数据清洗 2、数据分析：每个月的不同天气占比，气温变化情况研究，不同天气类型在本年出现的占比，不同风向类型在本年出现的占比，风力级别的分布占比，天气和风向的关系，天气和风力的关系 3、数据迁移：Sqoop 4、数据可视化：springBoot+echarts+MySQL可视化
13	基于Spark的白酒销售数据分析系统的研究与实现	本课题结合Hadoop大数据分析平台以及Spark数据分析技术，对我国的白酒消费数据从品牌、价格、度数、产地、年份等多个维度进行分析。最后结合SSM框架和Echart可视化技术对分析结果以图表的形式进行展示能够满足不同白酒消费者的个性化需求，为消费者选择白酒、企业管理员制定发展战略提供数据支持。 主要功能： 1、数据集：爬取京东白酒销售数据 2、数据分析：spark core、spark sql数据分析，分析维度：店铺销量分析、白酒品牌销量分析、均价分析、好评率分析、标题词云等 3、可视化：SpringBoot+echart可视化
14	基于知识图谱和人工神经网络的简历推荐系统	技术栈前端使用echarts.js, 后端基于Python Django; 特征处理阶段，技能相关特征基于知识图谱处理，图谱构建使用neo4j;系统的流程是先做二分类筛选，再给分类为正的样本进行排序；二分类模型基于DNN，基于Keras训练, 线上分类时直接调用已经训练好保存为h5格式的model文件;排序函数将随机森林的特征重要性作为基础排序指标;实现简历的自动筛选与推荐
15	基于水色图像的水质评价	图像识别，在实现中具有广泛应用，比如人脸识别、指纹识别、机器视觉、安防监控、农产品分类、医疗诊断等。图像属于非结构化数据，需要使用专门的工具包进行图像读取及数据处理（考虑用pillow);对于图像识别，通常有两种处理方法：一种是对图像提取特征后，利用常见的分类模型进行识别，比如支持向量机、神经网络、逻辑回归等；另一种是利用深度学习模型直接对图像进行分类识别。这类模型具有自提取特征的机制，比如卷积神经网络深度学习模型。本项目要求充分的查阅资料，基于数字图像处理技术和机器学习、深度学习方法，以专家经验为基础对水色图像进行优劣分级，并以专家标注的水色图像作为模型的训练数据集，最终实现对水色图像的快速判别。
16	微博文本情感分析	随着互联网、社交网络的快速发展，社交网络已经成为人们生活中的一部分，例如微博平台。人们可以在微博上发布个人动态、交流信息，包括对商品、服务、美食、电影等的评论信息。这些信息蕴藏着大量商机，比如各商家或平台通过收集各类评论数据，分析用户的情感倾向性，从而判断用户的喜好并向用户推送合适的商品，以提升商品的价值。商家通过对文本评论数据进行情感分析，可以加快产业的发展，提升用户体验。文本情感分析的技术一般分为两类，基于情感词典进行分析和基于深度学习进行分析。无论是哪一种技术，都首先需要对原始的样本数据进行异常数据与停用词的删除、分词等相关数据预处理操作，然后选择合适的方法模型。
17	上市公司财务风险预警模型	财务风险预警是现代企业进行战略管理的重要方式之一，是企业财务管理制度创新的必然选择。目前我国上市公司的财务状况不容乐观，普遍存在着财务状况不稳定的情况。在激烈的市场竞争中，这意味着企业风险极高，破产随时可能发生。因此必须建立财务风险预警系统的模型，做好预警工作。 企业财务风险预警系统通过全面分析企业内部经营和外部环境各种资料，对企业的财务危机状态进行监测，并建立相应的数学化分析模型，以财务指标数据形式将企业面临的潜在危险预先告知经营者，同时寻找财务危机发生的原因和企业财务管理中存在的问题，使经营者及早采取相应措施加以防范 企业财务风险预警是企业风险预警系统的一个重要组成部分，它能有效的预知部分财务风险。本课题将风险公式记为1，非风险公司记为0，判断标准如下： （1）连续两年年报显示净利润为负值 （2）净资产收益率、总资产净利润为负值 其影响特征变量为：流动比率、速动比率、现金比率、产权比率、利息保障倍数、盈利现金比率、总资产报酬率、净资产收益率、存货周转率、应收账款周转率、总资产周转率、主营业务鲜明率、资本保值增值率、净资产增长率，依次表示为x1~x14。 其中： 现金比率  = 货币资金 ➗ 流动负债 盈利现金比率 = 经营活动的现金净流量 ➗ 净利润 主营业务鲜明程度 = 主营业务利润 ➗ |净利润| 要求根据给定的某年的财务指标相关数据，构建基于BP神经网络的财务风险预警模型。
18	基于大数据的高校网络舆情监控引导系统的设计与实现	近年来，各高校加强对校园网络的建设，网络应用已经遍布于校园的每一个角落，已经成为学生学习、生活中无法缺少的工具，而互联网具有强大的引导舆论、影响学生思维的力量。校园网络舆情监测需要在海量信息中监测关注的舆情，由于对工作效率要求较高，依靠人工方式很难完成对互联网海量信息的收集、分析和整理，因此需要借助的搜索引擎技术和智能的数据挖掘技术，设计开发一套校园网络舆情监控平台，来实现对互联网上舆情信息的收集、整理、筛选、关联，生成舆情分析报告，为学校管理提供决策依据。 该平台包括系统监控、内容审计、用户管理、查询统计、统计报表、日志中心等功能模块，借助该平台构建起信息、人际、活动三位一体的校园网络架构。
19	基于深度学习的大学生助学金精准资助预测方法研究	大数据技术可以通过数据挖掘、机器学习等技术来构建预测模型,以实现对资助对象的识别和分类。通过深度学习等算法的分析和处理,建立受助人的信用评分体系、评价助学金资助标准。基于学生每天产生的一卡通实时数据，利用大数据挖掘与分析技术、数学建模理论帮助管理者掌握学生在校期间的真实消费情况、学生经济水平、发现“隐性贫困”与疑似“虚假认定”学生，从而实现精准资助，让每一笔资助经费得到最大价值的发挥与利用，帮助每一个贫困大学生顺利完成学业。
20	基于数据挖掘的高校图书馆智能推送服务系统的设计与实现	使用微信平台对系统进行开发,利用微信公众平台的优势,通过SQL Server2016数据库管理系统、Android技术以及PHP组件体系结构,并结合协同过滤算法来实现智能图书推荐,推荐原理是根据用户的特征、兴趣归类等建立推荐模型,最终完成智能推送服务系统.
21	基于数据挖掘算法的品牌汽车评分可视化分析	本项目利用网络爬虫技术从某汽车门户网站采集汽车数据，并利用 Flask + Echarts 前后端框架， 实现对汽车数据的可视化分析，包括不同品牌汽车的评分、车型级别、车身结构、发动机、变速箱和指导价等维度进行可视化统计分析。
22	基于大数据平台的二手车信息采集分析系统设计与实现	二手车信息采集分析系统能够从实际出发解决现有市场 上存在的许多交易痛点，站在商家的角度，消费者对二手车 的接受程度远远低于市场数量，导致汽车难出手；站在消费 者的角度，二手车交易的情况难以把控，尤其是信息不对 称，消费者无法掌握二手车的真实车况，多数时候在购买时 更像是一场博弈，消费者也因此对二手车的期待值降低。 本文主要使用Spark对真实数据对汽车情况和汽车价值进 行客观分析，继而将分析后的数据在Echart页面上清晰展示 出来，为消费者展示出客观真实的汽车数据，能够快速将有 价值的信息呈现在消费者面前，帮助他们做出最适合自己的 决定。
23	手写数字识别系统的设计与实现	该系统需要学生设计一个网站或者APP来完成与用户的交互展示，当用户输入手写数字后，系统使用基于支持向量机（SVM）算法的智能化处理技术，在提取手写字体特征之后，实现手写数字图像的智能识别效果。该课题需要学生花较多的实际研究SVM算法对于数字的识别过程，其中包含：手写数字的训练集构建、二值化处理、特征提取以及测试集分类识别等等，设计出完整的系统。
24	基于内容的图像检索系统设计与实现	前台完成交互界面系统，后台建立系统图像数据库，并对输入的图像进行分析并分类统一建模，然后根据各种图像模型提取图像特征存入特征库，当前台用户输入一张图片，系统采用相似性匹配算法计算关键图像特征与特征库中图像特征的相似度，然后按照相似度从大到小的顺序将匹配图像反馈给用户，可根据自己的满意程度，选择是否修改查询条件，继续查询，以达到令人满意的查询结果。
25	智能求职分析管理系统的设计与实现	该系统可以任选一种适合的程序设计语言与当前流行的技术框架开发设计，结合关系型数据库技术，分为前端页面设计和后端管理,实现用户管理、个人信息维护、智能岗位分析、学科专业分析、职业规划推荐、求职管理等功能。
26	智慧停车服务管理系统的设计与实现	分为前端页面设计（web端和微信公众号）和后端管理。将大数据技术、GPS定位技术综合应用于城市停车位的采集、管理、查询、预订与导航服务，实现停车位资源的实时更新、查询、预订与导航服务一体化，实现停车位资源利用率的最大化。
27	豆瓣电影大数据分析可视化系统的设计与实现	该系统可以任选一种适合的程序设计语言与当前流行的技术框架开发设计，结合关系型数据库技术，分为前端页面设计和后端管理,实现用户管理、电影搜索、电影数据分析（时间、评分、地图、类型、演员和导演等）、数据操作等功能。
28	基于机器学习的酒店推荐系统的设计与实现	该系统可以任选一种适合的程序设计语言与当前流行的技术框架开发设计，结合关系型数据库技术，分为前端页面设计和后端管理,可以选择研究区域，通过查阅资料或爬虫的方式获取研究区域内各种酒店数据信息；然后对数据进行进行数据处理及存储分类；其次选取神经网络与线性回归算法对已有数据进行训练分析，并通过测试样本进行预测；最后构建酒店推荐系统，并且完成其设计与实现，系统应包括前台和后台设计。
29	基于机器学习的美食养生系统的设计与实现	该系统可以任选一种适合的程序设计语言与当前流行的技术框架开发设计，结合关系型数据库技术，分为前端页面设计和后端管理,实现用户门户设计、食物查询、食物对比、食物营养成分分析以及养生食谱推荐等。
30	基于应用型高校的智慧排课系统的设计与实现	该系统可以任选一种适合的程序设计语言与当前流行的技术框架开发设计，结合关系型数据库技术，分为前端页面设计和后端管理,实现用户门户设计、教师管理、班级管理以及课程管理等、并且通过对教师、班级以及课程的分析，完成智慧推荐排课，另外也可以根据需要完成手动排课等功能。
31	基于大数据的高速公路交通分析预警系统的设计与实现	该系统可以任选一种适合的程序设计语言与当前流行的技术框架开发设计，结合关系型数据库技术，分为前端页面设计和后端管理,实现用户门户设计，通过对高速公路交通的大数据分析，实现事故自动预警、违规预警、大货车检测、拥堵检测、危化车检测以及车流量测算等多种检测预警功能。
32	小学生智慧辅助教育系统的设计与实现	该系统可以选择任意适合的架构完成前端页面和后端管理的搭建，建议使用手机APP或者微信小程序的形式，实现管理员的后台数据管理，不同年级语文数学英语的辅料材料，作业检查（口算和作文），阅读推荐，课程推荐以及书城等功能。
33	基于机器学习的糖尿病并发症预测模型的研究与分析	基于机器学习的糖尿病并发症预测模型的研究与分析的研究目的是利用机器学习算法，通过分析大量的糖尿病病例数据，提取出与糖尿病并发症有关的特征，建立起能够预测糖尿病并发症的模型。该研究的目的包括但不限于： 1. 提高糖尿病并发症的预测准确性：通过机器学习算法，可以自动学习和提取数据中的特征，从而更准确地预测糖尿病并发症的发生。这有助于医生提前采取干预措施，降低并发症的风险。 2. 揭示糖尿病并发症的潜在机制：通过对糖尿病病例数据的分析，可以发现与糖尿病并发症相关的生物标志物或临床指标。这有助于深入了解糖尿病并发症的发生和发展机制，为预防和治疗提供新的思路。 3. 优化糖尿病患者的治疗方案：通过预测糖尿病并发症的风险，可以针对个体患者的特点制定个性化的治疗方案，以降低并发症的风险。例如，对于高风险患者，可以采取更积极的治疗措施或加强生活方式干预。 4. 促进医疗资源的合理利用：通过对糖尿病并发症的预测，可以合理分配医疗资源，将有限的医疗资源用于最需要的患者。这有助于提高医疗资源的利用效率，降低医疗成本。
34	基于人工智能的糖尿病慢性并发症预测模型的研究与分析	基于人工智能的糖尿病慢性并发症预测模型的研究与分析的研究目的是利用人工智能技术，通过分析大量的糖尿病病例数据和相关的健康信息，建立起能够预测糖尿病慢性并发症的模型。
35	基于人工智能的糖尿病肾病早期预警的研究与分析	基于人工智能的糖尿病肾病早期预警的研究与分析的研究目的是利用人工智能技术，通过分析大量的糖尿病病例数据和相关的健康信息，建立起能够早期预警糖尿病肾病的模型。
36	基于人工智能的糖尿病心血管并发症风险预测模型的研究与分析	基于人工智能的糖尿病心血管并发症风险预测模型的研究与分析的研究目的是利用人工智能技术，通过分析大量的糖尿病病例数据和相关的健康信息，建立起能够预测糖尿病心血管并发症风险的模型。
37	基于机器学习的糖尿病遗传风险预测模型的研究与分析	中国是世界上糖尿病患者最多的国家，病人达到 11 亿，每年有 130 万人死于糖尿病及其相关疾病。我国每年用于糖尿病的医疗费用占公共医疗卫生总支出的比例超过 13%，达 3000 亿元以上。 本研究旨在通过糖尿病人的临床数据和体检指标来预测人群的糖尿病程度，以血糖浓度为指标，设计高精度、高效且解释性强的算法来挑战糖尿病精准预测这一科学难题。
38	基于深度学习的双高疾病风险预测模型的研究与分析	心脑血管疾病是危害我国人民生命健康的主要疾病，其致死致残率己经超过恶性肿瘤，给社会和家庭带来了沉重负担和巨大的经济损失。双高疾病风险预测，通过双高人群的体检数据来预测人群的高血压和高血脂程度，以血压、血脂的具体数值为指标，设计高精度、 高效且解释性强的算法来挑战血管双高疾病精准预测这一科学难题。
39	基于随机森林的股票预测模型的研究与分析	基于随机森林的股票预测模型的研究目的是利用机器学习算法，通过对历史股票数据的分析和学习，建立起能够预测未来股票价格的模型，为投资者提供决策依据。 该研究的目的包括但不限于： 1. 提高股票预测的准确性和稳定性：随机森林算法可以通过对大量历史股票数据的分析和学习，自动提取数据中的特征，从而更准确地预测未来股票的价格。此外，随机森林算法具有较强的泛化能力和稳定性，能够在不同的数据集上表现出较好的性能。 2. 揭示影响股票价格的因素：通过对历史股票数据的分析，可以发现影响股票价格的因素，如公司财务状况、市场趋势、宏观经济环境等。这有助于投资者更好地了解市场情况和股票的投资价值。 3. 优化投资策略：通过预测股票价格，可以针对不同的投资目标和风险承受能力，制定个性化的投资策略。例如，对于追求高收益的投资者，可以选择买入具有较大上涨空间的股票；而对于风险承受能力较低的投资者，可以选择买入较为稳定的股票。 4. 促进金融市场的透明度和效率：基于随机森林的股票预测模型可以为投资者提供更加准确和及时的信息，增加市场的透明度和效率。这有助于减少信息不对称的情况，提高市场的公平性和有效性。 5. 推动金融领域的技术创新：基于随机森林的股票预测模型是金融领域技术创新的一个重要方向。随着机器学习算法的不断发展和完善，未来可能会有更多先进的算法应用于金融领域，为投资者提供更加准确和便捷的服务。
40	基于遗传算法的股票预测模型的研究与分析	基于遗传算法的股票预测模型的研究目的是利用遗传算法的优化原理，通过对历史股票数据的编码和迭代，建立起能够预测未来股票价格的模型，为投资者提供决策依据。
41	基于深度强化学习的股票预测模型的研究与分析	基于深度强化学习的股票预测模型的研究目的是利用深度学习和强化学习算法，通过对历史股票数据的分析和学习，建立起能够预测未来股票价格的模型，为投资者提供决策依据。
42	基于人工智能的健康风险评估与预测模型的研究与分析	基于人工智能的健康风险评估与预测模型的研究目的是利用人工智能技术，通过对大量的健康数据和相关信息进行分析和学习，建立起能够评估个体健康风险并预测未来健康状况的模型。 该研究的目的包括但不限于： 1. 提高健康风险评估和预测的准确性：人工智能技术可以通过深度学习和机器学习等算法，自动学习和提取数据中的特征，从而更准确地评估个体的健康风险并预测未来的健康状况。这有助于医生和研究人员提前识别出高风险人群，采取针对性的预防措施。 2. 揭示健康风险的潜在机制：通过对健康数据和相关信息的分析，可以发现与健康风险相关的生物标志物或临床指标。这有助于深入了解健康风险的发生和发展机制，为预防和治疗提供新的思路。 3. 优化个体的健康管理方案：通过评估健康风险和预测健康状况，可以针对个体特点制定个性化的健康管理方案，以降低健康风险。例如，对于高风险人群，可以采取更积极的治疗措施或加强生活方式干预。 4. 促进医疗资源的合理利用：通过对健康风险的评估和预测，可以合理分配医疗资源，将有限的医疗资源用于最需要的患者。这有助于提高医疗资源的利用效率，降低医疗成本。 5. 实现个性化健康管理：基于人工智能的健康风险评估与预测模型可以为每个个体提供个性化的健康管理建议，包括饮食、运动、药物治疗等方面的指导。这有助于提高个体的自我管理能力，更好地控制病情，预防健康风险的发生。
43	基于大数据的音乐流行趋势预测	对音乐流行趋势进行精准的预测，既能增强用户体验、增加平台收益，也能提高歌手的知名度，挖掘出明日前途无限的歌手，进一步提升音乐平台的影响力和经济收益。因此，利用历史数据对音乐流行趋势进行精准预测，对歌手、音乐爱好者以及网络音乐平台都具有十分重要的意义。互联网音乐数据具有多样复杂、维度较高、数据量大、变化快、实时性强、时间序列明显的特点，现有的音乐流行趋势模型和传统的统计模型往往难于有效地分析歌手、用户、歌曲(下载量、播放量、收藏量)等大量数据的复杂关系，对音乐数据进行深层次的挖掘效果也不够理想。 1） 从回归预测的角度，构建了基于随机森林算法的回归预测模型； 2） 从时间序列预测的角度，构建了基于长短期记忆网络的时间序列预测模型以及差分自回归移动平均的时间序列模型。
44	音乐APP推荐系统优化	在线音乐推荐系统的设计最基础的部分就是数据收集。系统需要对用户进行数据采集，包括用户浏览历史、用户评价记录、用户兴趣标签等。同时还需要收集歌曲的音频特征、歌曲所属的流派、歌手信息等。为了更准确地为用户推荐音乐，系统需要借鉴类似的音乐推荐平台，优化算法，提高用户体验。比如该系统可以通过个性化推荐和多维度的数据分析推荐用户喜欢的歌曲。此外，新歌好评榜、热门排行榜等推荐是必不可少的，用户可以从中第一时间获得最新的信息。有方案可以包括但不限于： 1） 数据收集的优化 2） 个性化算法的优化 3） 页面设计与交互优化 4） 升级其他需求
45	基于Pyhton的基金间相关性预测	在量化投资领域中，指数基金是一种受欢迎的投资工具。为了评估和优化投资组合，了解不同指数基金之间的相关性是非常重要的。在我们的实际投资过程中，不可能只投资一只指数基金，所以肯定会存在相关度的问题，在选择投资品种的时候要通过相关度选择相关性低的指数基金形成组合来进行投资。
46	基金投顾APP用户情感倾向与股票市场相关性分析	随着信息技术的发展，利用情感分析方法挖掘股票评论信息，通过研究股民对股票涨跌趋势做出的评论来研究股票市场的发展规律，可以更好的了解股票市场。情感分析可以基于不同的文本语料类型，可以是新闻文章也可以是评论对话等，在不同的领域需要达到的效果不同。由此，不同的文本类型和不同的文本长度篇幅，都有着不同的研究方法。各种情感分析方法虽然可以实现对股票评论的分类，应用到股票市场趋势的大致预测，但是预测准确率有待提高，且自动化程度较低。这是由于目前我国股评情感分析仍处不成熟的发展状态，短期内的国民经济状况、宏观政策以及投资者的情绪等众多因素会对股市造成一定程度的影响。
47	基于文本挖掘的股票新闻情绪指数监测与预测	行为金融学提出,非理性股市投资者的心理和行为将会影响股票市场态势,使股票价格脱离了其本身的价值,而评论中拥有大量的股票投资者情绪和行为等信息,对股票研究具有非常重要的意义。本课题可基于行为金融理论和在线评论文本分类技术,对投资者在线股评行为展开了分析,主要研究论坛股评和市场表现之间的关系。
48	基于微博文本的情感倾向分析	微博情感分析是一种以微博为调查对象，利用自然语言处理和机器学习等技术，以情感状态分类指标为基准，对分析对象的情感状态进行抽取，分析和预测的方法。简而言之，就是通过人们在微博上发的帖子或评论来推断人们的情感状态。情感分析主要包括情感词汇表的构建和情感分类模型的建立。 1) 训练或者载入一个词向量生成模型 2) 创建一个用于训练集的ID矩阵 3) 创建LSTM计算单元 4) 训练模型 5) 测试
49	探究微博情感分析对大学校园舆情的影响	近年来，微博平台已成为高校网络舆情监测和引导的重要渠道之一。高校网络舆情监测和引导是指通过大数据技术和社会心理学等方法，对高校网络舆情进行系统分析、预测、应对和引导，以维护高校形象和稳定的管理秩序，保障师生的正常教学和生活。对微博环境下高校网络舆情监测和引导现状进行分析，从微博环境、高校网络舆情监测、高校网络舆情引导等方面进行探讨。
50	基于社交媒体的抑郁症大众态度文本挖掘	本课题研究目的是改善我国社交媒体上大众对抑郁症的态度，故需要先了解社交媒体上不同群体对抑郁症的讨论重点，通过比较不同群体的关注点和关注点下的态度倾向，对大众可能存在的误解进行量化说明，为如何正确对待抑郁症给出更有针对性的建议。　 主要从文本挖掘中的主题挖掘和情感分析两个方面开展： 1）人群分类 2）建立LDA主题模型
51	CSDN用户画像系统设计及实现	用户画像的形成需要经历四个过程，主要包括数据收集与清洗、用户关联分析、数据建模分析、数据产出。 1） 数据处理 2） 数据清洗 3） 数据建模 4） 数据可视化
52	贝叶斯网络模型在旅游大数据分析中的应用	运用贝叶斯网络模型在旅游景点推荐、旅游景点建设方面的应用进行研究
53	基于Hadoop的中医病案数据挖掘系统研究与设计	利用Hadoop相关技术，将中医病例案例进行整理，研究设计一套可以对其进行数据挖掘的系统
54	基于Hadoop平台的个性化图书推荐系统的设计与研究	利用Hadoop平台，将个人的阅读习惯进行存储与处理，设计合适的算法/方法，给用户推荐他们应该喜欢的书
55	基于MongoDB的知识共享平台的设计与实现	利用MongoDB，搭建一个多人共享的知识分享平台，能够满足用户对大量学习资料的存储、整合、分享
56	基于随机森林的大数据下数据缺失插补方法的研究	大数据发展的时代，总是避免不了信息/数据丢失，利用合理的方法将丢失的数据进行补全，能够更好地将数据运用到解决问题的环境当中。
57	数据挖掘中的统计方法及其应用研究	大数据时代的到来使得数据挖掘这门技术变得更加热门，有了更多的发展，但是其应用还是有很大的发展空间，这个题目要求学生整合现今各种基于数据挖掘或者数据挖掘技术中蕴含的统计方法，探讨其在各个领域的应用
58	基于无监督学习算法的自动分词系统的设计与实现	处理自然语言是人工智能领域最基本的任务之一，这个题目要求学生利用无监督学习的算法设计一套可以将大段文本进行词语分割的系统
59	基于K-means算法在微博数据挖掘中的应用	微博作为社交媒体时代的重要传播媒介之一,微博平台所拥有的海量用户数据和健康信息,使其在健康信息生产和发布、传播和扩散、促进个人及公众健康等方面发挥着重要作用,日益成为社会公众获取健康信息的主要窗口和渠道。社会公众可以通过微博平台浏览、检索海量实时健康信息,满足个性化健康信息需求,同时还可以通过关注、转发、评论等方式,拓展朋友圈,扩大人际交往范围,建立新的社交关系,更好满足健康信息需求。 本题目要求学生探索研究K-means算法在针对微博的数据挖掘中能够有怎样的应用，需要学生假定应用环境以及所能够解决的问题。
60	基于MapReduce的气候数据的分析	本题目要求学生能够从合适的途径获取符合需求的气候数据，然后利用MapReduce进行分析，得到类似“天气预报”或者“全局统计”的结果
61	“三国”时期交互式可视化电子年表的设计与实现	利用可视化技术将中国“三国”时期按照时间以及人物角度进行交互式可视化，做成独立网站
62	现代国家实力交互式可视化电子年表的设计与实现	利用可视化技术将现代国家实力（数据来源：联合国官网）进行交互式、多维度可视化，做成独立网站
63	中国建设成就交互式可视化电子年表的设计与实现	利用可视化技术将中国建设成就（数据来源：中国统计局）进行交互式、多维度可视化，做成独立网站
64	中国军力发展交互式可视化电子年表的设计与实现	利用可视化技术将中国军力发展进行交互式、多维度可视化，做成独立网站
65	中国航天发展交互式可视化电子年表的设计与实现	利用可视化技术将中国航天发展进行交互式、多维度可视化，做成独立网站
66	抗美援朝战争交互式可视化电子时间表的设计与实现	利用可视化技术将抗美援朝战争进行交互式、多维度可视化，做成独立网站
67	基于大数据的公众号内容分析与榜单系统	设计并开发一个大数据驱动的公众号内容分析与榜单系统，实现的主要功能：数据采集、文本分析、用户界面、榜单
68	大数据驱动的房产市场分析系统	设计并开发一个大数据驱动的系统，用于分析房产市场趋势、 某地房地产现状，实现的主要功能：数据采集、数据分析、可视化工具
69	大数据驱动的校园周边餐厅推荐系统	设计并开发一个大数据驱动的校园周边餐厅推荐系统，实现的主要功能： 数据采集、数据分析、推荐系统
70	青岛公共数据开放网数据统计分析	爬取青岛公共数据开放网数据目录，并进行交互式、 多维度可视化，做成独立网站
71	交通拥堵情况分析	基于车辆行驶数据，分析交通拥堵情况，并与其它数据进行交叉验证
72	基于类ChatGPT大语言模型的群聊系统	设计并开发一个基于类ChatGPT大语言模型的群聊系统，群聊助手可以 在适当时候加入群聊，提供更智能、高效、有趣的群聊体验