计算机毕业设计Python+Spark+Hadoop考研分数线预测系统考研院校专业推荐系统大数据毕业设计 (源码+文档+PPT+讲解)-优快云博客

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介绍资料

Python+Spark+Hadoop 考研分数线预测与院校专业推荐系统技术说明

一、系统概述

本考研分数线预测与院校专业推荐系统依托 Python、Spark 和 Hadoop 技术构建，旨在为考研学子提供精准的分数线预测结果与个性化的院校专业推荐方案。系统整合多源考研数据，借助分布式计算与机器学习算法，深度挖掘数据价值，帮助考生在备考及志愿填报阶段做出科学决策，提升考研成功率。

二、技术架构组成

（一）Python 技术栈

数据处理与分析：Pandas 是核心数据处理库，用于数据清洗、转换与整合，能高效处理结构化数据，如缺失值填充、数据类型转换、异常值检测与处理等。NumPy 提供高性能的多维数组对象和运算功能，为数值计算提供基础支持。
机器学习与深度学习：Scikit-learn 集成多种经典机器学习算法，如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机等，用于构建分数线预测模型和院校专业推荐模型。TensorFlow/PyTorch 作为深度学习框架，适用于处理复杂的数据模式，例如利用 LSTM 网络捕捉考研分数线的长期趋势变化。
网络爬虫：Scrapy 框架用于从研招网、各高校官网、考研论坛等平台爬取考研相关数据，包括历年分数线、招生计划、专业目录、考生评价等信息。通过定制爬虫规则，应对不同网站的防爬机制，确保数据获取的全面性和准确性。
Web 开发：Flask 轻量级 Web 框架用于构建系统的用户界面，实现数据展示、用户交互和结果呈现。借助 HTML、CSS 和 JavaScript 进行前端页面设计，提供友好的用户操作体验。

（二）Spark 技术栈

Spark Core：作为 Spark 的基础组件，提供分布式任务调度和 I/O 功能，支持在集群节点上并行执行任务，提高数据处理效率。在系统中，负责大规模数据的读取、写入和基本处理操作。
Spark SQL：支持结构化数据处理，允许使用 SQL 语句查询存储在 HDFS 或其他数据源中的数据。通过创建 DataFrame 和 Dataset，简化数据处理流程，方便进行数据聚合、筛选和关联操作，为特征工程和模型训练提供数据准备。
Spark Streaming：实现实时数据流处理，对于考研相关实时数据（如考生咨询热点、最新招生政策动态）进行实时采集和分析，及时更新系统中的数据和模型，提高系统的时效性和响应能力。
MLlib：Spark 的机器学习库，提供丰富的机器学习算法和工具。在系统中，用于分布式训练考研分数线预测模型和院校专业推荐模型，支持大规模数据集上的模型训练和评估，提高模型的训练速度和泛化能力。

（三）Hadoop 技术栈

HDFS（Hadoop Distributed File System）：分布式文件系统，提供高容错性的数据存储解决方案。系统将爬取的考研数据存储在 HDFS 中，支持 PB 级数据的存储和管理，确保数据的安全性和可靠性。同时，HDFS 的分布式存储特性使得数据可以在集群节点上并行访问，提高数据读写效率。
Hive：基于 Hadoop 的数据仓库工具，将存储在 HDFS 中的数据映射为数据库表，提供 SQL 查询接口。通过 HiveQL 语句，方便进行数据查询、统计分析和特征提取，为后续的数据处理和模型训练提供数据支持。

三、系统功能模块

（一）数据采集模块

多源数据爬取：利用 Scrapy 框架编写多个爬虫任务，分别针对不同数据源进行数据爬取。对于研招网，爬取全国各高校、各专业的招生目录、历年分数线、考试科目等信息；对于各高校官网，获取招生简章、专业介绍、导师信息等；对于考研论坛，收集考生讨论热点、备考经验、院校专业评价等数据。
数据清洗与预处理：对爬取的数据进行清洗，去除重复数据、无效数据和噪声数据。进行数据格式转换，将不同来源的数据统一为系统所需的格式。处理缺失值，根据数据特点采用填充平均值、中位数或使用模型预测等方法进行填充。

（二）数据存储与管理模块

HDFS 存储：将清洗后的数据存储到 HDFS 中，按照数据类型和来源进行合理分区存储，方便后续的数据访问和管理。
Hive 数据仓库构建：基于 HDFS 上的数据，使用 Hive 创建数据仓库，定义数据表结构和数据关系。通过 HiveQL 语句进行数据查询和分析，为特征工程和模型训练提供数据基础。

（三）特征工程模块

特征提取：从原始数据中提取与考研分数线预测和院校专业推荐相关的特征。对于分数线预测，提取时间序列特征（如年份、月份）、院校专业特征（如院校层次、专业热度、报录比）、考生特征（如本科院校、专业背景、绩点）等；对于院校专业推荐，提取考生兴趣特征（通过分析考生在论坛的讨论话题、搜索记录）、职业发展特征（结合专业就业前景、行业需求）、院校专业匹配特征（如专业课程设置、师资力量）等。
特征选择与降维：利用随机森林、XGBoost 等算法的特征重要性评估功能，筛选出对预测和推荐结果影响较大的关键特征，去除冗余特征，降低数据维度，提高模型训练效率和预测准确性。

（四）模型构建与训练模块

考研分数线预测模型：采用多种算法构建预测模型，包括时间序列模型（如 ARIMA、Prophet）、机器学习模型（如随机森林、XGBoost）和深度学习模型（如 LSTM）。使用 Spark MLlib 在分布式集群上对模型进行训练，通过交叉验证和网格搜索进行超参数调优，选择最优模型参数。采用集成学习策略，将多个模型的预测结果进行融合，提高预测精度和稳定性。
院校专业推荐模型：结合协同过滤算法和基于内容的推荐算法构建混合推荐模型。协同过滤算法基于用户历史行为和偏好，计算用户相似度或物品相似度，推荐相似用户喜欢的院校专业或与用户历史选择相似的院校专业；基于内容的推荐算法分析院校专业的特征和用户画像，推荐符合用户需求的院校专业。根据考生风险偏好（保守型、平衡型、冲刺型）对推荐结果进行分层优化，提高推荐的个性化程度。

（五）预测与推荐结果展示模块

分数线预测结果展示：在 Web 界面上，用户输入目标院校、专业和自身相关信息（如本科院校、专业、绩点、备考时间等），系统调用训练好的分数线预测模型，输出预测的考研分数线及置信区间，并以可视化图表（如折线图、柱状图）展示历年分数线变化趋势和预测结果。
院校专业推荐结果展示：根据用户输入的个人信息、兴趣偏好和职业规划等，系统调用院校专业推荐模型，生成个性化的推荐列表。推荐列表按照推荐匹配度进行排序，展示院校名称、专业名称、推荐理由（如专业优势、就业前景、与用户兴趣匹配度等）等信息。用户可以对推荐结果进行筛选、排序和收藏操作。