springboot基于hadoop的超市进货推荐系统毕业论文.docx

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本文介绍了一种基于Hadoop的超市进货推荐系统,该系统主要功能包括数据收集数据分析个性化购物建议预测需求等文章从系统的基本概念核心模块设计实际应用案例等方面进行了详细阐述,并强调了系统的主要优势及未来展望

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本科生毕业设计

基于Hadoop的超市进货推荐系统设计与实现

学生姓名

学号

指导教师

所在学院

专业名称

班级

摘要

基于Hadoop的超市进货推荐系统是一个旨在优化超市商品库存管理和采购流程的数据分析平台。该系统利用Hadoop的强大数据处理能力,通过大数据分析和机器学习算法,对超市的销售数据、顾客行为以及市场趋势进行深入分析。系统能够为超市管理者提供智能的商品进货建议,预测不同商品的需求量,从而帮助超市减少库存积压和缺货情况。系统还包括一个直观的用户界面,供管理员和前台用户使用。管理员可以通过用户管理、商品管理等功能高效地维护超市运营,而前台用户可以浏览商品、参与论坛讨论并接收个性化推荐。整个系统的实现旨在提高超市运营效率,增强顾客满意度,并通过数据驱动的决策支持,提升超市的市场竞争力。?

根据本系统的基本设计思路,本系统在设计方面前台采用了java技术等进行基本的页面设计,后台数据库采用MySQL。本系统的实现为超市进货推荐系统的运行打下了基础,为超市进货推荐提供良好的条件。

最后我们通过需求分析、测试调整,与超市进货的实际需求相结合,设计实现了基于Hadoop的超市进货推荐系统。

关键词:超市;Hadoop;MySQL数据库

Abstract

ThesupermarketpurchaserecommendationsystembasedonHadoopisadataanalysisplatformdesignedtooptimizethesupermarketinventorymanagementandprocurementprocess.ThesystemutilizesthepowerfuldataprocessingpowerofHadooptoconductin-depthanalysisofsupermarketsalesdata,customerbehaviorandmarkettrendsthroughbigdataanalysisandmachinelearningalgorithms.Thesystemcanprovideintelligentsuggestionsforsupermarketmanagerstopurchasegoodsandpredictthedemandfordifferentgoods,thushelpingsupermarketstoreduceinventoryoverstockandoutofstock.Thesystemalsoincludesanintuitiveuserinterfaceforadministratorsandfrontofficeusers.Administratorscanefficientlymaintainsupermarketoperationsthroughusermanagement,productmanagementandotherfunctions,whilefrontdeskuserscanbrowseproducts,participateinforumdiscussionsandreceivepersonalizedrecommendations.Theimplementationoftheentiresystemaimstoimprovethesupermarketsoperationalefficiency,enhancecustomersatisfaction,andenhancethesupermarketsmarketcompetitivenessthroughdata-drivendecisionsupport.

Accordingtothebasicdesignideasofthesystem,thesystemusesjavatechnologyforbasicpagedesigninthefrontendofthedesign,andMySQLisusedinthebackgrounddatabase.Therealizationofthissystemlaysafoundationfortheoperationofthesupermarketpurchaserecomme

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