W 餐饮平台的技术部门决定根据近期用户对菜品的评分历史数据，建立菜品推荐模型，向用户们提供菜品推荐。      2.

本案例以产品信息数据为数据源，通过对数据进行预处理，然后再通过可视化直观的展示数据情况，再进行用户画像的构建最后进行算法模型的构建与分析。   二、项目目标       1.

  在这个信息高速发展的时代，人才市场网络化的产生，使得网络招聘越来越成为如今社会的主流趋势，它以招聘范围广、方便迅速、不受时空限制等区别于传统招聘的优势成为越来越多求职者和企业单位青睐的招聘渠道，在人力资源招募与配置方面中起着至关重要的作用。同时，随着互联网、云计算和大数据产业的兴起，面对海量的网络数据，数据分析、数据挖掘等相应行业也正快速发展。   网络招聘信息反映着各行各业的发展现状，各地区发展水平，不同职业类型对人才基本条件、能力和素质的要求，以及对新兴行业的发展动向都有着最及时有效的传达。因此，对网络招聘信息进行分析研究，了解不同职业领域的需求特点，挖掘兴起的数据类行业相应的人才需求现状及发展趋势，为广大求职者提供正确的就业指导有着重要意义。   本案例将使用非结构化数据“职位描述.csv”，结合分词、TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文件频率)等文本挖掘技术，采用Spark ML中的LDA（Latent Dirichlet allocation）聚类算法，对招聘信息进行职业类型的划分。

通过本课程，学生将了解AIGC技术的最新发展，并学习如何将其应用于智能自动化的多个场景，以实现办公自动化和智能化。

一、项目背景       随着计算机技术与通信技术的日益成熟和广泛应用，互联网自90年代初开始得到迅猛发展，随之而来的是网上信息资源越来越丰富，人们要在浩如烟海的互联网信息世界中找到自己真正感兴趣信息却存在很大的困难

本案例基于某学校的部分一卡通数据进行分析和处理，并构建模型对学生进行分群，从而了解每一类学生群体的消费特点。   二、项目目标      1.

理解卷积神经网络各个结构的作用，构建一个人脸识别模型   三、实现工具       Python3：Pandas、Matplotlib、open-cv、tensorflow等。  

本案例以获取某商场的经营数据和会员信息数据为数据源，构建用户画像，建立相应的算法模型进行会员精细划分，制定营销方案进行价值分析。   二、项目目标       1.