计算机毕业设计hadoop+spark+hive高考推荐系统高考分数线预测高考可视化大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解) -优快云博客

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介绍资料

《Hadoop+Spark+Hive 高考推荐系统》任务书

一、项目背景与目标

（一）项目背景

高考志愿填报是考生人生中的关键抉择，然而面对海量的高校和专业信息，考生往往难以做出科学合理的选择。同时，高校招生也面临着如何精准吸引优质生源的挑战。大数据技术的飞速发展为解决这一问题提供了新的途径，Hadoop、Spark 和 Hive 作为大数据处理领域的核心技术，具备强大的数据存储、处理和分析能力，能够从高考数据中挖掘出有价值的信息，为考生提供个性化的志愿推荐。

（二）项目目标

构建一个基于 Hadoop、Spark 和 Hive 的高考推荐系统，实现对高考数据的高效存储、处理和分析，为考生提供精准、个性化的志愿填报建议，提高高考志愿填报的科学性和成功率。

二、项目任务与要求

（一）数据收集与预处理

任务
- 收集多源高考数据，包括高校基本信息（如学校名称、地理位置、办学层次等）、专业设置（专业名称、学科门类、培养目标等）、历年录取分数线（各省份、各批次、各专业的录取最低分、平均分等）、考生基本信息（如成绩、兴趣爱好、职业规划倾向等）。
- 对收集到的数据进行清洗，去除重复、错误和不完整的数据；进行数据转换，将不同格式的数据统一为系统可识别的格式；进行数据归一化处理，消除数据量纲和数量级的影响。
要求
- 数据来源广泛、准确，涵盖全国主要高校和热门专业。
- 数据清洗和预处理后的数据质量高，能够满足后续分析和推荐的需求。

（二）数据存储与管理

任务
- 利用 Hadoop 分布式文件系统（HDFS）存储海量高考数据，确保数据的高可靠性和可扩展性。
- 使用 Hive 建立数据仓库，对数据进行分类管理和存储，方便数据的查询和分析。
要求
- 数据存储结构合理，能够高效地存储和检索数据。
- Hive 数据仓库的设计符合数据分析的需求，支持复杂的数据查询操作。

（三）推荐算法研究与实现

任务
- 研究常见的推荐算法，如基于内容的推荐、协同过滤推荐等，结合高考数据的特点，选择合适的算法进行改进和优化。
- 利用 Spark 的机器学习库（MLlib）进行模型训练和评估，通过调整算法参数和模型结构，提高推荐的准确性和效率。
要求
- 推荐算法能够充分考虑考生的成绩、兴趣、职业规划等多方面因素，提供个性化的志愿推荐。
- 模型评估指标（如准确率、召回率、F1 值等）达到行业领先水平。

（四）系统架构设计与开发

任务
- 设计系统的整体架构，包括数据层、计算层、服务层和表现层。数据层负责数据的存储和管理；计算层利用 Spark 进行数据处理和模型计算；服务层提供数据查询、推荐结果生成等接口服务；表现层开发用户友好的前端界面，实现考生与推荐系统的交互。
- 使用合适的开发框架和技术栈（如 Spring Boot、Vue.js 等）进行系统开发，确保系统的稳定性和可扩展性。
要求
- 系统架构设计合理，各层次之间职责明确、耦合度低。
- 前端界面简洁美观、操作方便，能够满足不同用户的需求。

（五）系统测试与优化

任务
- 对系统进行功能测试，确保系统的各项功能正常运行。
- 进行性能测试，评估系统在高并发情况下的响应速度和稳定性。
- 根据测试结果对系统进行优化，包括代码优化、数据库优化、算法优化等，提高系统的整体性能。
要求
- 系统功能完整，无重大缺陷。
- 系统性能达到预期目标，能够满足实际使用的需求。