1. 发展语言：Python。
2. 框架：flask。
3. Python版：python3.7.7。
4. 数据库：mysql 5.7。
5. #xff1数据库工具a;Navicat11。
6. 开发软件：PyCharm。

系统展示。

管理员登录。

管理员功能界面。

价格区间界面。

用户信息界面。

品牌管理。

笔记本管理。

计算机主机界面。

计算机外围界面。

硬件组装界面。

计算机信息界面。

看板展示。

系统首页。

笔记本信息。

计算机主机信息。

计算机外围信息。

硬件组装信息。

摘要。

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计算机硬件来处理大量的数据。但是，市场上各种计算机硬件产品，用户往往很难选择最适合自己需求的产品。为了解决这个问题，本文提出了基于大数据的计算机硬件推荐系统。

本文首先综述了大数据和计算机硬件的相关知识，分析了大数据技术对计算机硬件性能的要求。然后，结合用户需求和计算机硬件参数󿀌构建了一个包含用户偏好信息的大数据集。࿰基于数据集c;利用机器学习技术构建计算机硬件推荐系统模型，用户对不同硬件产品的偏好是通过培训模型来预测的。

研究背景。

随着科学技术的不断进步和社会的快速发展，计算机已成为人们日常生活和工作中不可缺少的工具。当今社会，越来越多的人选择购买电脑来满足他们的学习、工作、娱乐等需求。但是，由于市场上电脑种类繁多，品牌众多，许多用户不了解计算机的参数，我不知道应该选择什么样的电脑来满足我的需求。

基于大数据的计算机硬件推荐系统可以为用户节省大量的时间和精力，避免用户选择不合适的产品，因为他们不了解计算机参数。同时，该系统还可以根据用户的反馈和购买记录不断优化推荐算法，提高系统的推荐精度和用户满意度，为用户提供更好的服务。所以，基于大数据的计算机硬件推荐系统的开发对于满足当今社会对计算机的需求具有重要意义，它将有助于提高用户的购物体验和计算机市场的竞争力。

关键技术。

Python是解释性的脚本语言，在运行过程中，将程序转换为字节码和机器语言，操作前无需编译解释性语言的程序，但是一个特殊的解释器，被执行时󿀌它将被翻译󿀌与编译语言相对应。

同时，这也是一种用于计算机编程的跨平台语言，这是一种脚本语言�，将编译、交互和面向对象相结合。;script language）。

Django用Python编写，属于开源Web应用程序框架。采用（模型M、视图V和模板t）框架模式。这个框架以比利时吉普赛爵士吉他手詹戈·莱因哈特命名。该架构的主要部件如下：

1.用于创建模型的对象关系映射。

2.最终目标是为用户设计一个完美的管理界面。

3.是目前最流行的URL设计解决方案。

4.模板语言对设计师最友好。

5.缓存系统。

Vue是一个流行的开源JavaScript框架，用于构建用户界面和单页应用程序。Vue的核心库只关注视图层，易于使用，易于与其他图书馆或现有项目集成。

Hadoop是Apache基金会维护的开源大数据处理框架。允许大数据集分布式处理#xff0c;通过并行处理计算机集群中的数据来加快数据处理速度。Hadoop的核心设计理念是将应用程序带到数据位置，而不是将大量数据传输到应用程序的位置。它主要由两个组件组成a;Hadoop Distributed File System（HDFS）和Mapreduce。HDFS是一个高度可靠、吞吐量高的分布式文件系统，用于存储大规模数据。Mapreduce是编程模型，用于处理和生成大型数据集。Hadoop的强大之处在于其可扩展性和容错性，能够处理PB级数据，并在不丢失数据的情况下继续运行硬件故障。另外，Hadoop生态系统还包括其他工具，如Hive、#xff0c;这些工具为数据分析、存储和处理提供了更多功能。总的来说，�Hadoop是一个强大的大数据解决方案，适用于需要处理大量数据的企业和应用。

MYSQL数据库运行速度快c;安全性能也很高，而且对使用的平台没有限制，因此，它被广泛应用于系统开发。MySQL是一个开源和多线程关系管理数据库系统，MySQL是开源代码的数据库，跨平台。

B/S（浏览器/服务器）结构是目前主流的网络结构模式，它可以将系统的核心功能集中在服务器上࿰上c;可以帮助系统开发人员简化操作，易于维护和使用。

系统分析。

详细分析系统的可行性和所有功能需求，检查系统是否有开发的可能性。

系统设计。

这两个部分的功能模块设计和数据库设计都有特殊的表格和图片表示。

系统实现。

作为游客，用户访问计算机硬件推荐系统，可查看主页、笔记本、电脑主机、电脑外设、硬件组装、电脑信息、公告信息等内容。管理员登录系统后，可相应操作价格范围管理、用户管理、品牌管理、笔记本管理、计算机主机管理、计算机外设管理、硬件组装管理、计算机信息管理和系统管理。

系统测试。

系统测试是为了验证系统是否符合设计要求和用户需求c;测试过程，确保系统功能正常，性能稳定，可靠性高，安全性好。具体来说，，基于大数据的计算机硬件推荐系统的系统测试目的包括以下方面：

(1)  #xff1功能测试a;验证系统是否按照需求规范说明书中描述的功能正常运行，并实现了用户需求的功能。对于计算机硬件推荐系统，功能测试将包括验证推荐算法的准确性和搜索功能的有效性。

(2)  性能测试：验证系统性能指标，如响应时间、吞吐量、并发用户数等，确保系统在高负荷下仍能正常运行。计算机硬件推荐系统，性能测试将包括系统推荐响应时间、并发用户数量等指标的测试。

(3)  #xff1可靠性测试a;验证系统是否具有高可用性、容错性和可恢复性，确保系统在异常情况下能够正常运行。在计算机硬件推荐系统中，可靠性测试将包括系统故障恢复和数据备份验证。

(4)  #xff1用户体验测试a;验证系统的用户界面是否友好易用，用户操作是否顺畅，确保用户能够方便快捷地使用系统。在计算机硬件推荐系统中，用户体验测试将主要关注用户界面设计、操作流程等方面。

(5)  安全性测试：验证系统的安全策略是否完善，用户数据是否受到保护c;防止系统受到恶意攻击。在计算机硬件推荐系统中，安全测试将包括验证用户数据加密、访问控制等措施。

结论。

该系统，首先，需要收集历史购买记录、评估信息、浏览行为等数据，并整合成用户-产品评分矩阵。然后用协同过滤算法计算用户之间的相似性和产品之间的相似性。具体来说，，基于用户的相似性，该系统可以向用户推荐类似用户喜爱的计算机硬件产品；基于产品的相似性，该系统可以向用户推荐类似于他们喜欢的产品的计算机硬件产品。

通过不断更新用户行为数据和优化算法，该系统可以不断提高推荐精度和用户满意度c;为用户提供个性化、准确的计算机硬件推荐服务。另外，该系统还可以与其他推荐算法和技术相结合c;如内容过滤、深度学习等。c;提高推荐效果和用户体验。基于大数据的计算机硬件推荐系统，用户可以更方便地选择满足自己需求的计算机硬件产品，提高购物体验和满足感。

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