基于Hadoop+数据可视化+机器学习随机森林预测算法+智能AI大模型+协同过滤推荐算法的青少年饮食习惯数据分析与可视化平台的设计与实现(精品源码+精品论文+上万材料集+答辩PPT)

news/2025/12/8 21:58:35/文章来源:https://www.cnblogs.com/gccbuaa/p/19323789

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系统介绍：

随着社会对青少年健康问题的日益关注，饮食习惯作为影响青少年身心发展的重要因素，亟需经过技术手段进行科学管理与指导。本文设计并实现了一套基于Spark的大数据分析与可视化平台，专注于青少年饮食习惯数据的收集、分析与智能推荐。平台分为用户端和管理员端，用户端提供资讯浏览、饮食记录、健康建议、智能AI助手等特性，提升用户参与感与健康意识；管理员端支持用户管理、饮食数据分析、预测建模和系统维护等执行，实现对平台数据的高效管理与可视化展示。环境采用Spark处理框架提升数据处理效率，结合可视化技术增强数据解读能力，为青少年群体供应科学、个性化的饮食健康管理服务，具有良好的应用前景与实践价值。

关键词：Spark；青少年；饮食习惯；大数据分析；健康管理；可视化平台

能力截图参考：

13岁女性身高191cm和12岁女性身高200cm尽管身高较高但体重也达到了100kg且每周零食摄入分别为8次和10次这表明高频率的零食摄入可能与体重增加有关此外15岁男性身高134cm体重100kg每周零食摄入为0次表明了即使不摄入零食也可能存在其他导致体重增加的因素如饮食结构或运动量而在15岁男性身高188cm体重100kg每周零食摄入为4次以及13岁男性身高195cm体重100kg每周零食摄入为9次的情况下行看出不同个体在相同体重下零食摄入频率的差异终于13岁男性身高185cm体重100kg不规律进餐且每周零食摄入仅为1次这进一步强调了饮食规律和零食摄入频率对体重管理的重要性整体来看这份数据不仅帮助我们理解不同个体在饮食习惯上的差异还为制定个性化的健康饮食计划提供了核心参考有助于促进个体的健康管理和体重控制就是饮食习惯信息体重kgTOP20展示了不同年龄、性别、身高和体重的个体在饮食规律和零食摄入频率方面的详细信息揭示了这些因素对体重的影响例如17岁男性身高171cm体重100kg每周零食摄入频率为2次而11岁女性身高190cm同样体重100kg但每周零食摄入高达4次值得注意的

体系架构参考：

本系统采用典型的分层架构设计，核心分为表示层、业务逻辑层和数据访问层，以Spring Boot为核心框架构建Web服务，并采用MySQL作为后端数据库，拥护个性化推荐平台的功能实现。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工艺构建表示层，负责与用户交互和展示推荐结果。前端经过HTTP协议与后端进行通信，发送请求并接收推荐材料，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框架组织研发。该层具备多个模块：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（资料访问对象）模块用于定义数据库操作方法。通过这些模块协同工作，搭建用户行为材料的处理和推荐结果的生成。数据访问层依据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）技能与MySQL数据库通信，搞定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。

整个框架架构清晰，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框架的需求。

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：

方案案例参考：

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