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

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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。

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介绍资料

《Hadoop+PySpark+Scrapy爬虫考研分数线预测与考研院校推荐系统》任务书

一、项目背景

随着考研热度的持续升温，考生对于精准获取考研分数线信息和个性化院校推荐的需求日益迫切。传统的人工查询和简单数据分析方式已难以满足考生高效、精准获取信息的需求。Hadoop作为大数据存储与处理框架，PySpark提供高效的分布式计算能力，Scrapy是强大的网络爬虫工具，结合这些技术构建考研分数线预测与院校推荐系统，具有重要的现实意义。

二、项目目标

1. 数据采集目标：利用Scrapy爬虫框架，从权威考研信息网站（如研招网、各高校研究生院官网等）高效采集历年考研分数线、招生专业目录、报录比、院校排名等数据。
2. 数据处理目标：基于Hadoop分布式文件系统（HDFS）存储海量考研数据，运用PySpark进行数据清洗、特征提取和预处理，构建高质量的数据集。
3. 模型构建目标：运用机器学习算法（如线性回归、决策树、随机森林等），基于处理后的数据构建考研分数线预测模型和院校推荐模型，实现精准预测和个性化推荐。
4. 系统开发目标：开发一个用户友好的Web界面，集成数据查询、分数线预测、院校推荐等功能，为考生提供一站式服务。

三、项目任务与要求

（一）数据采集任务

1. 网站分析：对目标考研信息网站进行全面分析，确定数据采集的范围和重点，包括各年份、各专业、各院校的考研分数线、招生计划、考试科目等信息。
2. 爬虫开发：使用Scrapy框架编写爬虫程序，实现数据的自动化采集。要求爬虫具有良好的健壮性和稳定性，能够应对网站的反爬机制和页面结构变化。
3. 数据存储：将采集到的数据以合适的格式（如JSON、CSV）存储到本地，为后续的数据处理提供数据源。

（二）数据处理任务

1. 数据清洗：对采集到的原始数据进行清洗，去除重复数据、缺失值和异常值，确保数据的准确性和完整性。
2. 特征工程：根据考研分数线预测和院校推荐的需求，从原始数据中提取关键特征，如报考人数、录取人数、专业热度、院校层次、地域等。
3. 数据存储与管理：将清洗和特征提取后的数据存储到Hadoop的HDFS中，利用Hive进行数据仓库管理，方便后续的数据分析和查询。

（三）模型构建任务

1. 算法选择：根据数据特点和项目需求，选择合适的机器学习算法构建考研分数线预测模型和院校推荐模型。
2. 模型训练与评估：使用PySpark的MLlib库进行模型训练，采用交叉验证、网格搜索等方法对模型进行参数调优和评估，确保模型的准确性和泛化能力。
3. 模型部署：将训练好的模型进行部署，使其能够实时接收输入数据并输出预测结果。

（四）系统开发任务

1. 需求分析：与潜在用户（考生）进行沟通，了解他们的需求和期望，确定系统的功能模块和界面设计。
2. 系统设计：设计系统的整体架构、数据库结构和功能模块，包括用户管理、数据查询、分数线预测、院校推荐等模块。
3. 界面开发：使用前端技术（如HTML、CSS、JavaScript）和后端框架（如Flask或Django）开发Web界面，实现系统的各项功能。界面要求简洁美观、易于操作。
4. 系统测试与优化：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，及时发现并修复系统中存在的问题，对系统进行优化，提高系统的稳定性和响应速度。

（五）文档编写任务

1. 需求规格说明书：详细描述系统的功能需求、性能需求和用户界面需求。
2. 设计文档：包括系统架构设计、数据库设计、功能模块设计等文档。
3. 测试报告：记录系统的测试过程、测试结果和发现的问题。
4. 用户手册：为用户提供系统的使用说明和操作指南。

四、项目进度安排

（一）第一阶段（第1 - 2周）

完成项目需求分析，确定数据采集的范围和目标，制定详细的项目计划。

（二）第二阶段（第3 - 4周）

进行网站分析，开发Scrapy爬虫程序，实现数据的初步采集，并进行数据存储。

（三）第三阶段（第5 - 6周）

完成数据清洗和特征工程，将处理后的数据存储到Hadoop的HDFS中，并利用Hive进行数据管理。

（四）第四阶段（第7 - 8周）

选择机器学习算法，进行模型训练和评估，优化模型参数，部署模型。

（五）第五阶段（第9 - 10周）

进行系统设计和界面开发，实现系统的各项功能。

（六）第六阶段（第11 - 12周）

对系统进行全面测试，修复系统中的问题，对系统进行优化。

（七）第七阶段（第13 - 14周）

编写项目文档，包括需求规格说明书、设计文档、测试报告和用户手册。

（八）第八阶段（第15 - 16周）

进行项目验收，总结项目经验，撰写项目总结报告。

五、项目成员与分工

（一）项目负责人

负责项目的整体规划、协调和管理，确保项目按时、高质量完成。

（二）数据采集组

负责Scrapy爬虫程序的开发和数据采集工作。

（三）数据处理组

负责数据的清洗、特征提取和存储管理工作。

（四）模型构建组

负责机器学习模型的选择、训练和部署工作。

（五）系统开发组

负责Web界面的开发和系统的测试与优化工作。

（六）文档编写组

负责项目文档的编写和整理工作。

六、项目预算

本项目主要预算包括服务器租赁费用、网络带宽费用、软件授权费用等，预计总预算为[X]元。

七、质量保证措施

1. 严格按照项目计划和质量标准进行项目开发，定期进行项目进度检查和质量评估。
2. 建立严格的代码审查机制，确保代码的质量和可维护性。
3. 对系统进行全面的测试，包括单元测试、集成测试和系统测试，确保系统的稳定性和可靠性。
4. 及时响应用户的反馈和需求，对系统进行持续优化和改进。

八、风险评估与应对措施

（一）数据风险

可能面临数据采集不完整、数据质量不高等问题。应对措施是加强与数据源的合作，优化数据采集策略，进行数据清洗和预处理。

（二）技术风险

可能遇到技术难题或新技术的学习成本较高。应对措施是加强技术学习和交流，查阅相关文档和资料，参加技术培训和研讨会。

（三）时间风险

可能因项目进度延误导致无法按时完成。应对措施是制定详细的项目计划，合理安排时间，定期对项目进度进行检查和评估，及时调整计划。

九、项目验收标准

1. 系统功能完整，满足用户需求，能够正常运行。
2. 考研分数线预测模型和院校推荐模型的准确率达到预期目标。
3. 项目文档齐全、规范，能够准确反映项目的开发过程和结果。

项目负责人：[姓名]
日期：[具体日期]

运行截图

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项目案例

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