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介绍资料
《Hadoop+Spark+Hive考研院校推荐系统与考研分数线预测系统》开题报告
一、选题背景与意义
（一）选题背景
随着高等教育的普及和就业竞争的加剧，考研已成为众多本科毕业生提升学历、增强就业竞争力的重要途径。近年来，考研报名人数持续增长，如2024年考研报名人数已达474万人，同比增长6.8%，考研竞争愈发激烈。
在考研过程中，院校选择和分数线预测是考生面临的核心痛点。一方面，全国超1000所招生单位，专业—分数—地域组合复杂度达O(n³)，考生难以从海量信息中筛选出适合自己的院校。另一方面，考研分数线受到报考人数、招生计划、考试难度、历年分数线趋势等多种复杂因素的影响，具有高度的不确定性和波动性。传统的人工经验预测和简单统计模型存在效率低、主观性强、数据利用率不足等问题，难以满足考生对精准预测和个性化推荐的需求。
（二）研究意义
- 决策支持：构建多维评估模型，为考生提供个性化的报考建议，帮助考生更好地了解目标院校和专业的录取形势，合理制定报考策略，提高考研成功率，减少盲目报考带来的时间和精力浪费。
- 效率提升：开发智能筛选工具，缩短考生信息检索时间。考生无需在海量的院校信息中手动筛选，系统能够根据考生的需求快速推荐合适的院校，提高报考效率。
- 教育公平：通过算法优化，促进教育资源均衡配置。系统可以为不同背景的考生提供公平的报考建议，避免因信息不对称导致部分考生错失优质教育资源。
- 行业发展：探索大数据和机器学习算法在考研预测中的应用，推动相关行业发展。为教育机构、高校等提供数据驱动的决策支持，促进教育行业的信息化和智能化发展。
二、国内外研究现状
（一）国内研究进展
- 企业实践：夸克APP考研频道采用协同过滤推荐，用户留存提升22%。该系统根据用户的历史行为和偏好，为用户推荐相似的院校和专业，提高了用户的参与度和满意度。
- 学术研究：清华提出基于LSTM的考研分数线预测模型（MAE=3.1）。该模型利用深度学习算法对历年分数线数据进行建模，提高了预测的准确性。然而，现有研究多基于统计回归模型或简单机器学习算法，存在数据量小、特征单一的问题。商业平台尝试结合成绩与地域偏好进行推荐，但缺乏深度整合的分数线动态预测功能。
（二）国外研究动态
- 前沿技术：MIT开发教育知识图谱，支持课程推荐与职业规划。该知识图谱整合了课程、专业、职业等多方面的信息，能够为学生提供全面的学习和职业规划建议。
- 研究方向：Stanford提出多准则决策模型（MCDM）优化院校选择。该模型综合考虑了多个因素，如院校声誉、专业排名、地理位置等，为学生提供更加科学合理的院校选择建议。
- 工具应用：Python Surprise库实现推荐系统，但教育领域适配案例较少。虽然该库在推荐系统领域有广泛的应用，但在教育领域的适配还需要进一步的研究和优化。
三、研究内容与创新点
（一）研究内容
- 数据层
- 构建包含500+院校的多维数据库，涵盖院校基本信息、专业设置、历年分数线、招生计划、师资力量、科研成果等多方面信息。
- 开发网络爬虫实现招生简章自动更新，确保数据的及时性和准确性。利用Python的Scrapy框架，结合动态网页抓取技术（如Scrapy-Splash或Selenium）应对动态加载内容，并配置代理IP池与请求频率限制，降低被封禁风险。
- 建立专业—分数—地域三维映射表，方便考生从不同维度进行院校筛选。
- 模型层
- 设计混合推荐算法（协同过滤+内容推荐），结合考生的历史行为数据（如报考意向、浏览记录、模拟考试成绩等）和院校的特征信息（如专业排名、录取难度、地理位置等），为考生提供个性化的院校推荐。
- 开发考生画像生成引擎（含基础属性+行为特征），对考生的基本信息、学习情况、兴趣爱好等进行全面分析，构建考生画像，为推荐算法提供更精准的输入。
- 实现动态权重调整机制（考虑政策变化），随着考研政策的变化和数据的更新，动态调整推荐算法中各因素的权重，提高推荐的准确性和适应性。
- 系统层
- 开发Django REST Framework API，提供系统的数据接口，方便前端界面与后端服务进行交互。
- 构建响应式前端交互界面，采用HTML、CSS、JavaScript等技术，实现用户注册、登录、信息查询、院校推荐、分数线预测等功能，提供良好的用户体验。
- 实现推荐结果可视化与对比功能，通过图表、地图等形式展示推荐结果，方便考生直观地比较不同院校的优劣。
（二）创新点
- 方法创新：提出考研竞争力评估指标体系（含报录比、复录比等6维度），综合考虑了院校的报考难度和录取情况，为考生提供更科学的报考建议。
- 技术优化：设计增量学习模型，支持年度数据平滑过渡。该模型能够在新数据到来时，快速更新模型参数，避免重新训练整个模型，提高系统的实时性和效率。
- 系统创新：开发模拟填报模块，提供录取概率预测。考生可以在系统中模拟填报志愿，系统根据考生的成绩、院校的录取情况等因素，预测考生被录取的概率，帮助考生优化志愿填报方案。
四、研究方法与技术路线
（一）研究方法
- 对比实验法：比较不同推荐算法在考研场景的适用性，如协同过滤算法、基于内容的推荐算法、混合推荐算法等，选择最优算法进行系统实现。
- 用户调研法：收集200+考生需求验证推荐效果，通过问卷调查、访谈等方式了解考生的需求和痛点，对系统进行优化和改进。
- 模拟验证法：用历史数据回测推荐准确率，将系统的推荐结果与实际录取情况进行对比，评估系统的准确性和可靠性。
（二）技术路线
mermaid
graph TD | |
A[多源数据采集] --> B{数据清洗} | |
B --> C[结构化数据] | |
B --> D[非结构化数据] | |
C --> E[特征工程] | |
D --> F[NLP处理] | |
E & F --> G[推荐模型训练] | |
G --> H[Django系统集成] | |
H --> I[用户交互] | |
I --> J[反馈优化] | |
J --> B |
- 多源数据采集：从研招网、高校官网、考研论坛等渠道采集考研数据，包括院校信息、专业信息、历年分数线、招生计划、考生评价等。
- 数据清洗：对采集到的原始数据进行清洗，去除重复数据、错误数据和噪声数据，进行数据转换和标准化处理，为后续的特征工程和模型训练提供高质量的数据。
- 特征工程：从清洗后的数据中提取与院校推荐和分数线预测相关的特征，如院校的综合实力、专业的就业前景、考生的成绩水平、报考热度等，构建特征向量。
- NLP处理：对非结构化数据（如考生评价、院校简介等）进行自然语言处理，提取文本中的关键信息和情感倾向，为特征工程提供补充。
- 推荐模型训练：利用Spark的机器学习库（MLlib）进行模型训练，采用混合推荐算法，结合协同过滤和内容推荐的优势，提高推荐的准确性和多样性。
- Django系统集成：基于Django框架开发系统的后端服务，实现数据接口、业务逻辑和模型推理等功能。
- 用户交互：开发前端界面，实现用户注册、登录、信息查询、院校推荐、分数线预测等功能，与后端服务进行交互，提供良好的用户体验。
- 反馈优化：收集用户的反馈信息，对系统进行优化和改进，不断提高系统的性能和用户满意度。
五、预期成果
（一）理论成果
发表《现代教育技术》等核心期刊论文2篇，阐述大数据和机器学习算法在考研院校推荐和分数线预测中的应用，为相关领域的研究提供理论支持和实践案例。
（二）技术成果
开发考研推荐算法库（GradSchoolRec），集成多种推荐算法和优化策略，为其他考研相关系统提供技术支持。
（三）应用成果
系统部署后日均服务考生500+人，推荐满意度达85%。为考生提供个性化的院校推荐和分数线预测服务，帮助考生提高考研成功率。
六、研究计划
（一）第一阶段（第1—3个月）
完成文献调研和需求分析，确定系统的功能模块和技术方案。查阅国内外相关文献，了解考研院校推荐和分数线预测的研究现状和发展趋势，分析用户需求，制定系统的总体设计方案。
（二）第二阶段（第4—6个月）
进行数据采集和预处理，搭建Hadoop、Spark和Hive环境，完成数据存储和管理模块的开发。从多个渠道采集考研数据，对数据进行清洗、转换和标准化处理，存储到Hadoop分布式文件系统（HDFS）中，并利用Hive建立数据仓库，方便数据查询和分析。
（三）第三阶段（第7—9个月）
研究推荐算法，进行模型训练和评估，实现推荐功能模块的开发。设计混合推荐算法，利用Spark进行模型训练和优化，通过实验评估算法的性能，选择最优算法进行系统实现。
（四）第四阶段（第10—12个月）
开发系统的前端界面，进行系统集成和测试。采用HTML、CSS、JavaScript等技术开发前端界面，与后端服务进行集成，进行功能测试、性能测试和安全测试，发现并解决系统中存在的问题。
（五）第五阶段（第13—15个月）
对系统进行优化和完善，撰写毕业论文，准备毕业答辩。根据测试结果对系统进行优化，提高系统的稳定性和响应速度，总结研究成果，撰写毕业论文。
七、参考文献
- 计算机毕业设计hadoop+spark+hive考研院校推荐系统 考研分数线预测系统 大数据毕业设计 (代码+LW文档+PPT+讲解视频)-优快云博客
- 计算机毕业设计Python+Django考研院校推荐系统 考研分数线预测系统 大数据毕业设计 (代码+LW文档+PPT+讲解视频)-优快云博客
- 计算机毕业设计Python+Hadoop+Spark考研分数线预测系统 考研院校推荐系统 大数据毕业设计 (源码+文档+PPT+讲解)
- 项亮. 推荐系统实践[M]. 人民邮电出版社, 2012.
- Educational Data Mining[M]. Cambridge University Press, 2022.
- "Hybrid Recommender System for Graduate Admission"[J]. EDM, 2021.
- 基于知识图谱的考研院校推荐研究[J]. 中国电化教育, 2023.
运行截图
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