摘 要

随着大数据技术的不断发展和普及，越来越多的用户需要使用电脑硬件来处理庞大的数据量。然而，在市面上繁多的电脑硬件产品中，用户往往难以选择到最适合自己需求的产品。为了解决这一问题，本文提出了基于大数据的电脑硬件推荐系统。
本文首先通过对大数据和电脑硬件的相关知识进行综述，分析了大数据技术对电脑硬件性能的要求。然后，结合用户需求和电脑硬件参数，构建了一个包含用户偏好信息的大数据集。在数据集的基础上，利用机器学习技术构建了电脑硬件推荐系统模型，通过训练模型来预测用户对不同硬件产品的喜好程度。
在实验部分，我们使用了真实的用户数据集和电脑硬件数据集，验证了推荐系统的有效性和准确性。实验结果表明，我们构建的基于大数据的电脑硬件推荐系统具有良好的推荐性能和用户体验，能够为用户提供个性化的电脑硬件推荐服务。通过结合大数据技术和机器学习算法，提出了一种新颖的电脑硬件推荐系统。该系统能够根据用户的个性化需求和电脑硬件性能参数，为用户推荐最适合的硬件产品。未来，我们将进一步优化推荐算法，提高推荐系统的准确性和稳定性，为用户提供更加优质的电脑硬件推荐服务。

【关键词】电脑硬件；协同过滤算法；推荐；大数据

系统设计

1 系统总功能模块设计
基于大数据的电脑硬件推荐系统的总功能模块设计，通过下面这些模块，用户可以方便地进行硬件选择、电脑外设及品牌选择等操作，系统也能提供个性化的硬件推荐和评价互动功能，以提升用户的定制主机体验和满意度：整体功能展示如图1所示。

图1 系统整体功能图

系统实现

1 系统首页实现
用户以游客的身份访问电脑硬件推荐系统，可以查看首页、笔记本、电脑主机、电脑外设、硬件组装、电脑信息、公告信息等内容，如图1所示。

图1 系统首页界面
2 用户注册登录实现
用户如果想在平台前台进行其他操作，则需要注册和登录，点击用户注册，通过填写用户账号、用户姓名、密码、确认密码、年龄、电话号码等信息完成注册操作，用户注册后，输入用户账号和密码登录到系统前台，如图2所示、图3所示。

图2 用户注册界面

图3 用户登录界面
3 笔记本信息展示
进入前台首页页面点击笔记本，该模块显示笔记本名、价格区间、笔记本分类、内存等信息，如图4所示。

图 4 笔记本信息图

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