前言
随着大数据技术的不断发展和普及，越来越多的用户需要使用电脑硬件来处理庞大的数据量。然而，在市面上繁多的电脑硬件产品中，用户往往难以选择到最适合自己需求的产品。为了解决这一问题，本文提出了基于大数据的电脑硬件推荐系统。
本文首先通过对大数据和电脑硬件的相关知识进行综述，分析了大数据技术对电脑硬件性能的要求。然后，结合用户需求和电脑硬件参数，构建了一个包含用户偏好信息的大数据集。在数据集的基础上，利用机器学习技术构建了电脑硬件推荐系统模型，通过训练模型来预测用户对不同硬件产品的喜好程度。
在实验部分，使用了真实的用户数据集和电脑硬件数据集，验证了推荐系统的有效性和准确性。实验结果表明，构建的基于大数据的电脑硬件推荐系统具有良好的推荐性能和用户体验，能够为用户提供个性化的电脑硬件推荐服务。通过结合大数据技术和机器学习算法，提出了一种新颖的电脑硬件推荐系统。该系统能够根据用户的个性化需求和电脑硬件性能参数，为用户推荐最适合的硬件产品。未来，将进一步优化推荐算法，提高推荐系统的准确性和稳定性，为用户提供更加优质的电脑硬件推荐服务。
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一、项目介绍
开发语言：Python
python框架：Django
软件版本：python3.7/python3.8
数据库：mysql 5.7或更高版本
数据库工具：Navicat11
开发软件：PyCharm/vs code
前端框架:vue.js
二、功能介绍
基于大数据的电脑硬件推荐系统主要有管理员、用户两大功能模块。以下将对这两大模块的作用进行详细的剖析。
管理员模块：管理员是系统中的核心用户，管理员登录后，可以对后台系统进行管理。主要功能有价格区间管理、用户管理、品牌管理、笔记本管理、电脑主机管理、电脑外设管理、硬件组装管理、电脑信息管理及系统管理等。
基于大数据的电脑硬件推荐系统的总功能模块设计，通过下面这些模块，用户可以方便地进行硬件选择、电脑外设及品牌选择等操作，系统也能提供个性化的硬件推荐和评价互动功能，以提升用户的定制主机体验和满意度：整体功能展示如图4-1所示。
图4-1 系统整体功能图
本系统是一个基于大数据的电脑硬件推荐系统，旨在帮助用户更快速地选择适合自己需求的电脑硬件产品。系统包含价格区间管理、用户管理、品牌管理、笔记本管理、电脑主机管理、电脑外设管理、硬件组装管理、电脑信息管理等多项功能。下面将对每个模块进行详细描述。
（1）在价格区间管理功能中，用户可以根据自己的预算设定价格范围，系统会根据用户的预算推荐相应价格区间内的电脑硬件产品。
（2）用户管理功能可以记录用户的偏好和购买历史，从而更准确地推荐适合用户的电脑硬件产品。
（3）品牌管理功能可以根据用户对品牌的偏好，推荐特定品牌的电脑硬件产品。
（4）笔记本管理功能可以根据用户需求推荐适合的笔记本产品，包括性能、轻薄程度和续航时间等方面。
（5）电脑主机管理功能可以根据用户的需求推荐适合的主机配置，包括处理器、显卡、内存和硬盘等方面。
（6）电脑外设管理功能可以推荐适合用户的外设产品，包括显示器、键盘、鼠标、耳机等。
（7）硬件组装管理功能可以根据用户的需求推荐适合的硬件组装方案，包括搭配性能和预算等方面。
（8）电脑信息管理功能可以提供各种电脑硬件产品的详细信息和评价，帮助用户做出更准确的选择。
电脑硬件推荐系统结合了价格区间管理、用户管理、品牌管理、笔记本管理、电脑主机管理、电脑外设管理、硬件组装管理和电脑信息管理功能，为用户提供更个性化、更准确的电脑硬件产品推荐服务。
三、核心代码
部分代码：
四、效果图
五、文章目录
目 录
摘 要 I
Abstract II
第1章 绪论 1
1.1 研究背景 1
1.2 国内外发展现状 1
1.3 论文研究意义 3
1.4 论文组织结构 3
第2章 开发环境以及相关技术 5
2.1 Spring Boot介绍 5
2.2 MySQL数据库 6
2.3 VUE框架 6
2.4 MyBatis 6
2.5 Hadoop 7
第3章 需求分析 9
3.1 可行性分析 9
3.2 系统功能分析 10
3.3 系统流程分析 11
3.3.1 系统开发流程设计 11
3.3.2 管理员模块总体流程设计 11
3.3.3 电脑外设管理流程设计 12
3.4 电脑硬件推荐系统算法需求分析 13
第4章 系统设计 16
4.1 系统总功能模块设计 16
4.2 系统数据库设计 17
4.2.1 E-R模型结构设计 17
4.3 JDBC数据访问接口分析 20
4.3 系统架构设计分析 21
第5章 系统实现 22
5.1 系统首页实现 22
5.2 用户注册登录实现 22
5.3 笔记本信息展示 23
5.4 电脑主机信息展示 23
5.5 电脑外设信息展示 24
5.6 硬件组装信息展示 24
5.7 管理员功能模块 25
第6章 系统测试 31
6.1 测试目的 31
6.1.1 测试目的 31
6.1.2 测试模块 31
6.2 测试过程 33
6.3 测试结果 35
第7章 总结与展望 36
7.1 总结 36
7.2 展望 36
参考文献 38
致 谢 40
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