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1.大数据项目之电影推荐系统（上）
2.用 VR 的电影方式浏览源代码
3.姿态估计数据集可视化附代码
4.芒果tv数据采集与可视化实现
5.北京交通大学-研究生课程-大数据技术基础与应用-综合实验报告
6.TMDB**数据分析报告

大数据项目之电影推荐系统（上）

       **推荐系统设计：此项目依托于MovieLens数据集与某科技公司**网站的真实业务数据架构，构建了一个集成离线与实时推荐体系的数据视化**推荐系统。系统综合协同过滤算法与基于内容推荐的可视方法，提供混合推荐，化系涵盖了前端应用、统源后台服务、码电系统内核变速源码算法设计实现与平台部署的影数全方位闭环业务实现。

       用户可视化：主要功能在于实现用户交互与业务数据展示，据分通过AngularJS2进行前端开发，电影并部署在Apache服务器上；综合业务服务，数据视化基于JavaEE进行整体业务逻辑实现，可视由Spring框架构建，化系对接业务需求，统源部署在Tomcat服务器。码电

       项目数据流程：系统初始化，影数离线推荐与实时推荐的流程设计，以及业务系统的集成。

       数据模型：包含**数据表、用户评分表、**标签表、用户表等关键表，以及最近**评分个数统计表、**评分个数统计表、**平均评分表、**相似性矩阵、用户**推荐矩阵、用户实时**推荐矩阵等。

       创建项目并初始化业务数据：主体使用Scala语言编写，IDEA作为开发环境，Maven作为项目构建和管理工具。在IDEA中创建maven项目，命名为MovieRecommendSystem，构建结构并初始化业务数据。

       数据加载准备：将数据文件复制至资源文件目录，并定义样例类，linux源码 makefile通过SparkContext从文件读取数据至DataFrame，利用Spark SQL进行分布式插入。

       离线推荐服务建设：离线推荐服务基于历史数据，利用离线算法和推荐算法进行周期性结果统计与保存。服务主要分为统计性算法、基于ALS的协同过滤推荐算法以及基于ElasticSearch的内容推荐算法。离线服务主要提供统计、基于ALS的推荐矩阵和**相似性矩阵。

       基于LFM的离线推荐模块：采用ALS算法进行协同过滤推荐，计算用户**推荐矩阵和**相似度矩阵。生成用户**推荐矩阵与**相似度矩阵，分别用于用户推荐和实时推荐系统。

       模型评估和参数选取：通过计算均方根误差（RMSE）对模型进行评估，并通过调整参数值选取最优模型参数。

       项目整体通过明确的体系架构、数据流程、模型构建与评估，实现了高度集成的**推荐系统，旨在提供精准、高效的**推荐服务。

用 VR 的方式浏览源代码

       沉浸式开发环境Primitive，以VR方式浏览源代码，引发科技与科幻的碰撞。

       在浏览源代码的领域，科幻**的想象成为现实。通过VR技术，开发人员能以沉浸式视角探索数百万行代码，构建的3D结构清晰地展示体系结构概览，提供直观的3D调用图，以及在多线程运行时的动画，帮助进行调试与性能评估。

       该技术的实现将科幻**中的可视化概念引入现实，为软件开发带来了革命性改变。通过VR设备，zookeeper 源码安装开发人员能够以3D方式观察和操作代码，实现更加直观、高效的工作流程。

       尽管目前Primitive仍处于原型阶段，其已展现出的潜力与效果令人瞩目。VR技术为数据可视化和协作提供了强大平台，使得沉浸式开发成为可能。随着技术的发展与成熟，VR在软件开发领域的应用前景广阔。

       在VR技术的助力下，代码不再是冰冷的文本，而是可以触摸、探索的三维空间。这样的创新不仅能够提升开发效率，还有助于培养新一代开发者对复杂代码结构的理解能力，进一步推动软件行业的革新。

       尽管需要自备VR头显，但相比于传统开发方式的局限性，VR带来的沉浸式体验无疑是值得期待的。科技与科幻的融合，让未来软件开发的想象空间无限扩大。

姿态估计数据集可视化附代码

       本文实现了LSP、FLIC、MPII、MSCOCO、CrowdPose、AIC的Annotation可视化。由于json文件较大，需要自行下载相应的标签文件。

       代码链接：

       LSP可视化

       LSP数据集的人体关节点共有个，具体关节点的序号如下所示。

       可视化代码如下，修改id即可生成相应的annotation，因为LSP是春天引擎源码单人数据集，所以关节点连线用**实线连接。

       示例：

       FLIC

       FLIC截取自好莱坞**片段，尽管场景内可能包含多人，但groundturth仅包含一个人的关节信息。共有个关节，具体序号如下：

       代码如下：

       示例

       MPII

       MPII是多人数据集，完整人体共有个关节，具体关节点信息如下。

       可视化代码如下：

       示例

       MSCOCO

       COCO是微软维护的多人数据集，也是目前最常用的数据集，相比MPII，COCO的annotation共有个关节点。

       由于COCO本身对数据的读取和可视化都较好的封装，可视化代码非常简洁，具体如下：

       示例

       CrowdPose

       CrowdPose数据集是由上海交通大学团队构建的，主要针对拥挤场景的多人关节点识别，每人个关节点，具体如下所示，下图中括号外的序号为CrowdPose数据集annotation序号，括号内的序号为AI C数据集。

       代码如下：

       示例

       AI Challenger

       AIC的annotation如上图所示，关节点序号见括号内，代码如下：

       示例

芒果tv数据采集与可视化实现

       芒果TV数据采集与可视化实践

       在当今信息爆炸的时代，网络爬虫技术被广泛应用，它能自动从互联网上抓取数据。本文以Python爬虫为例，详细介绍了从芒果TV获取**信息的过程。首先，爬虫分为三个步骤：向服务器发送请求获取HTML数据、解析数据提取信息，如**名称、播放量和评分，然后对这些数据进行处理和存储。

       爬虫技术借助requests库处理HTTP请求，木马钓鱼源码通过json库解析网页内容。以芒果TV的热门**和评论为例，爬取了大约条有效数据，包括**名、评分等信息，并存入MySQL数据库。利用Matplotlib和Wordcloud库，对数据进行了深度分析，如**时长分布、评分排名和评论词云图，以便直观展示观众对**的评价。

       课程设计中，我们构建了系统架构，包括数据爬取模块、数据存储模块和可视化分析模块。爬虫通过requests库获取网页响应，使用json解析提取所需数据。数据库设计中，MySQL存储了**名、评分等关键信息，便于后续分析。通过SQL查询，对数据进行筛选和分析，最后生成词云图和图表，呈现观众口碑和**热度。

       整个项目不仅实践了Python网络爬虫技术，还展示了数据可视化的重要作用，为**行业提供了观众反馈的直观洞察。这不仅提升了数据获取的效率，也使得数据分析更加便捷和精确。未来，我们将继续优化爬虫技术，提高数据处理的精度和深度，为**市场提供更精准的观众反馈数据。

北京交通大学-研究生课程-大数据技术基础与应用-综合实验报告

       本次实验旨在综合运用Flume、Kafka、Flink、Mysql和DLV构建一个全面的大数据处理平台，加深对各组件的相互联系及功能的理解，提升多组件整合搭建大数据平台的能力。

       实验首先设计了一个**数据源，每固定时间间隔生成**观看数据，并将数据写入特定目录。Flume agent监测该目录变化，将信息传递至Kafka和HDFS通道。Kafka通道接收数据后，Flink模块实时处理，统计结果存入Mysql。同时，Hive或Spark执行批处理，非实时结果也存入Mysql。DLV用于展示统计结果，实现对大数据的整合应用。

       数据源准备包括将文件上载至指定目录，并通过执行脚本产生数据。Kafka配置涉及创建主题、消费终端，确保数据流顺畅。

       Mysql数据库搭建，包括创建数据库、导入数据，以及使用Flink SQL实时更新数据库。Mysql与Kafka连接后，生成实时更新的数据视图。

       Flume与Kafka、HDFS连通性测试，通过监控目录生成数据，验证数据在各组件间顺畅传输。同时，确保HDFS和Kafka消费端都能接收数据。

       Hive对HDFS数据进行统计，建立表格导入数据，最终统计结果存入Hive_watching_every_day表。DLV可视化实现数据动态展示，通过修改配置发布折线图与柱状图。

       实验总结，通过实践学习MySQL、Flink、Flume、Spark等大数据处理技术，并实现了数据的存储、传输与管理。通过**数据库操作，验证了双通路数据传输效果。通过实验实践，深化了大数据相关技术与应用的理解，期望在研究中运用这些知识，更高效地处理数据。感谢教师的悉心指导，祝老师们身体健康，工作顺利。

TMDB**数据分析报告

       本报告数据来源于Kaggle平台上的TMDB项目，共包含部**，覆盖年至年美国地区**作品。报告通过数据可视化方法，深入分析历史**数据，旨在为行业新入局者提供投资方向和参考建议。

       分析流程包含问题提出、数据理解、清洗、可视化及形成报告等步骤。数据集主要包含**基本信息和演职员名单，通过数据预处理、特征提取和选取，构建适合分析的结构。

       数据清洗涉及缺失值处理、数据类型转换与异常值删除。特征提取则将JSON结构转化为适合分析的虚拟变量，便于后续可视化展示。特征选取保证分析准确性和数据结构合理性。

       报告中，通过水平条形图、柱状图、饼图、直方图、折线图、散点图等图形类型，揭示了**风格随时间的变化趋势、不同风格**的收益能力、受欢迎程度、平均评分、评价次数与票房的相关性等关键信息。

       分析结果显示，**市场在上世纪年代后呈现爆发式增长，其中戏剧、喜剧、惊悚、浪漫、冒险类**数量与收益显著增长。不同风格**的平均评分相差不大，而收益能力方面，冒险、动作、喜剧、戏剧、惊悚类**表现最佳。冒险类和动画类**最受欢迎，而科幻类**的平均评分较高。平均评价次数较高的类型为冒险与科幻类**。对比两家**公司业绩，Universal Pictures的总票房收入超过Paramount Pictures。改编**虽然数量较少，但平均收益较高。**受欢迎度、评价次数与票房的正相关性较高，而**预算与票房的相关性亦不容忽视。

       整体而言，通过综合分析历史**数据，本报告为行业新入局者提供了一定的参考与洞见，为制定投资策略提供数据支持。

如何用Power BI设计一个在线可视化作品？6个步骤轻松搞定

       如何用Power BI设计在线可视化作品？这六个步骤轻松搞定。

       首先，获取数据。本地数据可直接导入Power BI，若需从网页抓取数据，如**票房动态信息，可借助Power Query，网址如endata.com.cn/BoxOffice。

       接着，数据建模。通过建立表格间关系，如**名称字段，简化数据处理。

       然后，制作图表。将整理好的数据可视化，仅需表格呈现，可单独设计工具提示页面展示详细信息。

       进一步，报告设计。调整尺寸，添加背景，设计标题，使报告更加专业，直观。

       随后，实现在线分享。发布至Power BI云端服务，确保账户登录，便于他人访问。

       最后，设置数据刷新计划。确保数据实时更新，提高报告的实用性和吸引力。

       通过这六个步骤，即使没有掌握复杂公式，也能轻松制作出在线可视化作品。实践操作，尝试从简单数据开始，逐步提升技能，最终实现对复杂数据的高效处理。掌握Power BI，以产品思维为导向，将有助于提高学习效率和成果质量。