30个Spark毕业设计题目及功能描述和数据来源

基于Spark的电商推荐系统设计：根据用户历史行为和商品属性，推荐用户可能感兴趣的商品。数据来源：https://tianchi.aliyun.com/dataset/dataDetail?dataId=649
基于Spark的网页内容分析系统设计：分析网页内容的情感倾向、主题等信息，为用户提供更精准的搜索结果。数据来源：https://www.kaggle.com/therohk/million-headlines/data
基于Spark的在线广告投放系统设计：根据用户行为和历史数据，预测用户对广告的点击率，为广告主提供更有针对性的广告投放。数据来源：https://www.kaggle.com/c/avazu-ctr-prediction/data
基于Spark的金融风控系统设计：通过分析用户的交易记录、信用评分等信息，预测用户的违约风险。数据来源：https://www.kaggle.com/c/home-credit-default-risk/data
基于Spark的智能客服系统设计：通过分析用户的语音和文字信息，自动回答用户的问题或转接到专业人员。数据来源：https://www.kaggle.com/c/talkingdata-adtracking-fraud-detection/data
基于Spark的移动应用推荐系统设计：根据用户历史行为和应用属性，推荐用户可能感兴趣的移动应用。数据来源：https://www.kaggle.com/gautham11/google-playstore-apps/data
基于Spark的医疗影像分析系统设计：通过分析医疗影像数据，提供医生更精准的诊断结果。数据来源：https://www.kaggle.com/c/rsna-intracranial-hemorrhage-detection/data
基于Spark的社交媒体分析系统设计：分析社交媒体上的用户行为、话题等信息，帮助企业了解用户需求和市场趋势。数据来源：https://www.kaggle.com/c/talkingdata-mobile-user-demographics/data
基于Spark的视频推荐系统设计：根据用户历史行为和视频属性，推荐用户可能感兴趣的视频。数据来源：https://www.kaggle.com/datasnaek/youtube-new/data
基于Spark的人脸识别系统设计：通过分析人脸图像，实现人脸识别、人脸比对等功能。数据来源：https://www.kaggle.com/c/recognizing-faces-in-the-wild/data
基于Spark的电力负荷预测系统设计：通过分析历史电力负荷数据，预测未来电力负荷趋势，帮助电力企业制定更合理的发电方案。数据来源：https://www.kaggle.com/robikscube/hourly-energy-consumption/data
基于Spark的股票价格预测系统设计：通过分析历史股票价格数据，预测未来股票价格趋势，帮助投资者进行投资决策。数据来源：https://www.kaggle.com/dgawlik/nyse/data
基于Spark的疾病诊断系统设计：通过分析患者的病历和检查数据，帮助医生进行疾病诊断。数据来源：https://www.kaggle.com/c/data-science-bowl-2017/data
基于Spark的自然语言处理系统设计：通过分析文本数据，实现文本分类、情感分析、信息抽取等功能。数据来源：https://www.kaggle.com/c/jigsaw-toxic-comment-classification-challenge/data
基于Spark的音乐推荐系统设计：根据用户历史行为和音乐属性，推荐用户可能感兴趣的音乐。数据来源：https://www.kaggle.com/c/kkbox-music-recommendation-challenge/data
基于Spark的交通拥堵预测系统设计：通过分析历史交通数据，预测未来交通拥堵情况，帮助城市规划和交通管理。数据来源：https://www.kaggle.com/c/nyc-taxi-trip-duration/data
基于Spark的网站访问量预测系统设计：通过分析历史网站访问数据，预测未来网站访问量，帮助网站优化和资源分配。数据来源：https://www.kaggle.com/c/web-traffic-time-series-forecasting/data
基于Spark的房价预测系统设计：通过分析历史房价数据和房屋属性，预测未来房价趋势，帮助房地产企业和投资者进行决策。数据来源：https://www.kaggle.com/c/house-prices-advanced-regression-techniques/data
基于Spark的气象预测系统设计：通过分析历史气象数据，预测未来气象趋势，帮助农业和气象部门进行决策。数据来源：https://www.kaggle.com/c/how-much-did-it-rain-ii/data
基于Spark的航班延误预测系统设计：通过分析历史航班数据，预测未来航班延误情况，帮助航空公司和旅客做出调整。数据来源：https://www.kaggle.com/c/flight-delays-2016/data
基于Spark的推荐信系统设计：通过分析申请人的推荐信数据，帮助院校和企业更好地评估申请人的素质和能力。数据来源：https://www.kaggle.com/c/mbti-type/data
基于Spark的异常检测系统设计：通过分析历史数据，检测异常情况，帮助企业和政府发现潜在问题。数据来源：https://www.kaggle.com/c/nab-research-conference/data
基于Spark的生产计划系统设计：通过分析生产数据，预测未来的需求和产能，帮助企业进行生产计划。数据来源：https://www.kaggle.com/c/avito-demand-prediction/data
基于Spark的社交网络分析系统设计：通过分析社交网络数据，研究社交网络的结构和影响力，帮助企业和学者了解社交网络的特点和规律。数据来源：https://www.kaggle.com/c/facebook-v-predicting-check-ins/data
基于Spark的人员调度系统设计：通过分析员工工作情况和任务需求，制定合理的人员调度方案，提高生产效率。数据来源：https://www.kaggle.com/c/rossmann-store-sales/data
基于Spark的文本生成系统设计：通过学习大量文本数据，生成新的文本内容，如推荐信、新闻报道等。数据来源：https://www.kaggle.com/c/spooky-author-identification/data
基于Spark的图像识别系统设计：通过分析图像数据，实现图像分类、目标检测等功能，如人脸识别、车辆识别等。数据来源：https://www.kaggle.com/c/dogs-vs-cats/data
基于Spark的音乐情感分析系统设计：通过分析音乐数据，识别音乐的情感倾向，帮助用户更好地理解和欣赏音乐。数据来源：https://www.kaggle.com/c/fma-small/data
基于Spark的网站安全监测系统设计：通过分析网站访问数据，检测恶意攻击和异常行为，保障网站安全。数据来源：https://www.kaggle.com/c/microsoft-malware-prediction/data
基于Spark的语音识别系统设计：通过分析语音数据，实现语音识别、语音合成等功能，如智能语音助手、语音翻译等。数据来源：https://www.kaggle.com/c/tensorflow-speech-recognition-challenge/data