基于大数据Hadoop Spark+智能AI大模型+SpringBoot的家居家私数据可视化分析系统的设计与实现(精品源码+精品论文+上万数据集+答辩PPT)

在大数据与智能家居产业蓬勃发展的背景下，家居家私行业数据量呈指数级增长，如何高效处理与分析这些数据，为企业决策和用户提供精准信息，成为亟待解决的问题。本毕业设计旨在设计并实现一个基于 Spark 的家居家私数据可视化分析系统，采用 SpringBoot 框架搭建后端服务，以 MySQL 作为数据存储核心，整合 Spark 强大的数据处理能力，构建起一套完整的数据可视化分析平台。该系统针对用户和管

java李杨勇

738人浏览 · 2025-12-15 09:27:48

java李杨勇 · 2025-12-15 09:27:48 发布

博主介绍：CSDN毕设辅导第一人、靠谱第一人、全网粉丝50W+,csdn特邀作者、博客专家、腾讯云社区合作讲师、CSDN新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流✌

技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓app、大数据、物联网、机器学习、SSM、HLMT、Jsp、PHP、Nodejs、Python、等设计与开发。

主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

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系统介绍：

该系统针对用户和管理员设计了差异化功能模块。用户端支持注册登录、浏览家居家私资讯、查看京东家居家私信息、管理收藏内容及个人信息等功能，为用户提供个性化的家居家私信息服务。管理员端则涵盖可视化大屏展示、用户信息管理、系统日志监控、智能 AI 管理等功能，尤其在数据可视化方面，实现了店铺、评论、销量、价格等多维度的可视化分析，能够直观呈现家居家私市场动态与用户行为特征。通过该系统的应用，不仅提升了家居家私数据的处理效率与分析精度，还为企业优化产品策略、精准营销提供了有力的数据支撑，同时也为用户带来更优质、便捷的信息获取体验。

关键词： Spark；SpringBoot；MySQL；家居家私；数据可视化；智能管理

在本系统中，数据主要来源于京东平台公开的家居家私商品数据及家居行业资讯网站，其中京东家居家私数据通过官方 API 接口与定向网络爬虫相结合的方式获取，涵盖商品基础信息（如名称、规格、价格、销量）、用户评论（文本内容、评分、评论时间）、促销活动（折扣力度、满减规则、到手价）等核心字段。通过定时任务机制，系统每日凌晨自动触发数据采集流程，确保获取实时更新的商品动态信息。原始数据经 Spark 框架进行分布式清洗（如过滤无效字段、修正价格格式、去除重复评论）和标准化处理后，按照维度模型存储至 MySQL 数据库的事实表与维度表中，形成结构化数据仓库。

此外，系统同步采集用户端行为数据，包括注册信息、登录日志、商品浏览轨迹、收藏夹操作、资讯阅读偏好等，通过 SpringBoot 后端服务实时捕获并写入行为日志表。此类数据经 Spark MLlib 机器学习模块分析，可构建用户兴趣标签（如偏好风格、价格区间、功能需求），实现个性化商品推荐与资讯推送。同时，系统整合第三方数据服务商提供的行业趋势数据（如区域消费热力、季度销售报告）及家居厂商主动提交的新品发布信息，通过多源数据融合，为可视化分析提供更全面的市场背景支撑。所有数据最终通过 ECharts、Highcharts 等可视化组件，以动态折线图、热力地图、词云图等形式呈现于系统前端，助力用户直观洞察价格波动趋势、销量分布特征、评论情感倾向等关键指标，辅助消费决策与企业运营优化。数据获取流程如图 3.4 所示。

功能截图参考：

系统架构参考：

本系统采用典型的分层架构设计，主要分为表示层、业务逻辑层和数据访问层，以Spring Boot为核心框架构建Web服务，并使用MySQL作为后端数据库，支持个性化推荐系统的功能实现。在最上层，用户通过Web浏览器访问系统页面，前端使用HTML和JavaScript技术构建表示层，负责与用户交互和展示推荐结果。前端通过HTTP协议与后端进行通信，发送请求并接收推荐数据，交互接口主要以RESTful风格的list接口实现。业务逻辑层是系统的核心，基于Spring Boot框架组织开发。该层包含多个模块：controller负责接收并响应前端请求；service处理具体的业务逻辑，如调用推荐算法、计算相似度等；entity用于映射数据库中的数据结构；dao（数据访问对象）模块用于定义数据库操作方法。通过这些模块协同工作，实现用户行为数据的处理和推荐结果的生成。数据访问层通过ORM（对象关系映射）技术将Java对象与数据库表进行映射，提高开发效率和数据操作的安全性。系统通过PDO（Java Data Object）技术与MySQL数据库通信，完成用户行为数据的存储与读取，如用户收藏记录、书籍信息及推荐结果等。

整个系统架构清晰，各模块职责分明，前后端分离，便于维护与扩展。在保证系统稳定性的同时，还能灵活支持协同过滤推荐算法的接入，适用于个性化阅读推荐系统的需求。

视频演示

请文末卡片dd我获取更详细的演示视频

论文部分参考：

项目案例参考：

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博主是CSDN毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是CSDN特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。

源码获取：

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