计算机毕业设计Spark+PyTorch股票推荐系统 股票预测系

流程：
1.采集雪球网约50万股票数据存入mysql;
2.使用pandas+numpy或hadoop+mapreduce对mysql中的数据进行数据清洗并转存.csv文件上传到hdfs;
3.使用hive建表建库导入hdfs中的.csv数据集;
4.一半指标使用hive_sql进行离线计算分析，一半指标使用Spark之Scala语法进行实时计算分析；
5.分析结果使用sqoop导入mysql数据库；
6.使用flask+echarts搭建可视化大屏界面；
创新点：Python爬虫、海量数据、可视化大屏、实时+离线计算双实现

可选装项目模块如下：

1.推荐系统(4种深度学习推荐算法 协同过滤基于用户 基于物品 SVD神经网络 MLP)。附带AI、支付、短信、lstm情感分析。
2.预测系统(KNN CNN RNN卷积神经预测 K-means 线性回归)。
3.知识图谱neo4j可视化关系网络图。
4.后台管理系统。

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