计算机毕业设计Hadoop+PySpark+Scrapy爬虫考研院校推荐系统考研分数线预测考研推荐系统考研(源码+文档+PPT+讲解)-优快云博客

本文链接：https://blog.youkuaiyun.com/spark2022/article/details/146991678

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

作者简介：Java领域优质创作者、优快云博客专家、优快云内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

收藏点赞不迷路关注作者有好处

文末获取源码

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

任务书

项目名称：Hadoop+PySpark+Scrapy爬虫考研院校推荐系统

一、项目背景与意义

随着考研人数的逐年攀升，考生对院校选择及分数线预测的需求日益迫切。传统的人工经验预测和院校推荐存在效率低、主观性强、数据利用率不足等问题。因此，开发一套基于大数据和人工智能技术的考研院校推荐系统显得尤为重要。本项目旨在通过Hadoop、PySpark和Scrapy等先进技术，构建一套高效、准确、个性化的考研院校推荐系统，为考生提供科学的决策支持。

二、项目目标

实现大规模考研数据的存储与管理，包括历年分数线、招生规模、专业热度等。
构建精准的分数线预测模型，预测误差率控制在一定范围内。
设计并实现个性化的院校推荐算法，推荐匹配准确率高于一定水平。
开发用户友好的系统界面，支持Web端与移动端访问。

三、项目内容

数据采集与清洗
- 利用Scrapy爬虫技术，从教育部、院校官网及考研论坛等渠道爬取分数线、报录比、专业热度等数据。
- 对爬取的数据进行清洗，去除重复、无效和异常数据，确保数据质量。
数据存储与管理
- 使用Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储大规模考研数据。
- 利用Hadoop的MapReduce编程模型，实现数据的批量处理和分析。
特征工程构建
- 提取考生成绩、院校层次、地域、专业竞争度等多维度特征。
- 对特征进行标准化、归一化等预处理操作，提高模型训练效果。
分数线预测模型
- 基于LSTM或Prophet等时间序列预测算法，构建分数线预测模型。
- 结合随机森林等算法优化特征权重，提高预测准确性。
推荐系统设计
- 采用混合推荐策略（协同过滤+内容推荐），动态匹配考生画像与院校录取概率。
- 引入报考热度、政策变动等实时因子，提升推荐系统的实时性和准确性。
系统开发与实现
- 使用PySpark进行实时数据处理和分析，为推荐算法提供数据支持。
- 利用Django或Flask等框架构建后端API接口，实现系统前后端交互。
- 使用Vue.js等前端框架开发用户友好的系统界面。
系统测试与优化
- 对系统进行功能测试、性能测试和安全性测试，确保系统稳定运行。
- 根据测试结果，对系统进行优化和改进，提高系统性能和用户体验。

四、项目进度安排

项目启动阶段（1个月）
- 完成项目需求分析和可行性研究。
- 确定项目技术方案和开发环境。
系统设计与开发阶段（3个月）
- 完成数据采集、存储与管理模块的开发。
- 实现特征工程构建和分数线预测模型。
- 设计并实现个性化的院校推荐算法。
- 开发系统前后端界面和API接口。
系统测试与优化阶段（1个月）
- 对系统进行全面的测试，包括功能测试、性能测试和安全性测试。
- 根据测试结果，对系统进行优化和改进。
项目验收与总结阶段（半个月）
- 撰写项目文档和报告，包括开题报告、中期检查报告和结题报告。
- 准备项目答辩，展示系统功能和成果。