项目描述：该项目致力于分析和评估用户对于科创平台的贡献度。贡献度的评估从两方面出发：在系统活跃度方面，通过收集科创平台生成的日志，综合分析平台用户的功能使用频率、总使用次数、使用时间分布、连续登录天数等信息，判断用户对于科创平台的贡献度得分；在学术影响力方面，通过收集平台用户的论文、专利、科研项目、职称、任职等信息，衡量用户的科研影响力，评估对于科创平台的潜在贡献度。 所用技术：Spring Boot、Mybatis、MybatisPlus、MySQL、Redis、Swagger、Vue、ECharts 个人职责： 1、使用Spring Boot框架搭建后端服务，编写后端业务逻辑代码，与MySQL数据库进行交互，实现权限管理、成果提交、成果审核、成果分类和成果可视化等功能； 2、实现Redis数据缓存功能，使用Spring Data Redis对科研人员的学术成果进行缓存，在相关数据被修改时及时进行缓存的更新； 3、实现前端数据展示功能，使用Vue框架和ECharts可视化图表库，为用户提供直观的数据可视化展示，包括论文引用量、影响因子等，突显个人学术贡献；

在当今现代都市生活中，空气质量的预测已经成为人们日常关注的重要话题。 随着工业化和城市化的加剧，以及交通工具的增多，空气污染已成为影响居民健康的主要因素之一。 因此，及时准确地预测空气质量变化，对于人们健康和生活质量具有重要意义。该系统实现了对原始数据的可视化，每年AQI平均值对比，每年污染等级统计，未来5天的空气质量预测，不同模型间的效果对比等功能。

项目描述：该系统致力于解决用户在多个电商平台中查找优质商品的问题。通过爬取多个电商平台的商品数据并构建电商知识图谱，我们建立了一个多平台购物推荐网站。该网站展示了电商知识图谱中的商品数据，并为用户提供了个性化的购物推荐服务，帮助用户在众多平台中快速找到性价比更高的商品。 所用技术：Spring Boot、Mybatis、MybatisPlus、Neo4j、Redis、Swagger、Vue、Vant、Element UI、D3.js、Selenium 个人职责： 1、使用Selenium编写爬虫程序，从各大电商平台获取商品数据和商家信息，并对爬取到的数据进行清洗和处理，确保数据的准确性和完整性，并将清洗后的数据存储到Neo4j图数据库中； 2、采用前后端分离的架构设计，前端使用Vue框架开发，后端使用Spring Boot框架开发，处理业务逻辑，实现商品管理、商家管理、商品推荐等功能； 3、借助D3框架中的力导向图，将电商知识图谱以可视化的形式展示出来，通过交互式手段更新电商知识图谱； 4、编写并实现协同过滤算法，根据用户的购买历史和浏览行为，从多个平台推荐个性化的商品，以提升用户满意度和购物体验； 5、实现Redis数据缓存功能，使用Spring Data Redis对高频查询的商品数据进行缓存，在相关数据被修改时及时进行缓存的更新；