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)

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介绍资料

任务书：基于Hadoop+Spark+Hive的考研院校推荐系统与分数线预测系统

一、任务名称

Hadoop+Spark+Hive考研院校推荐系统与分数线预测系统

二、任务背景与目标

1. 背景
   • 考研竞争加剧，考生面临信息不对称、院校选择盲目、分数线预测不精准等问题。
   • 传统推荐系统依赖单一数据源（如历年分数线），缺乏对考生行为、院校动态、政策变化的深度分析，导致推荐结果同质化。
   • 大数据技术（Hadoop、Spark、Hive）可实现多源异构数据的分布式存储与实时计算，为构建智能化考研决策系统提供技术支撑。
2. 目标
   • 开发一套基于Hadoop+Spark+Hive的考研院校推荐与分数线预测系统，实现以下功能：
     • 院校推荐：根据考生画像（基础属性、备考行为、心理倾向）推荐匹配院校。
     • 分数线预测：结合历史数据与实时动态，预测目标院校分数线及录取概率。
     • 模拟填报：提供志愿优化方案，降低考生落榜风险。

三、任务内容与要求

1. 核心功能模块
   • 数据采集与预处理
     • 从研招网、高校官网、考研论坛等采集多源数据（院校信息、招生计划、历年分数线、考生行为数据）。
     • 使用Hadoop HDFS存储原始数据，Hive进行数据清洗与结构化处理。
   • 考生画像生成
     • 提取考生基础属性（性别、年龄、本科院校层次）、行为特征（备考时长、论坛讨论热度）、心理特征（风险偏好、地域倾向）。
     • 基于Spark MLlib实现特征工程，构建多维特征向量。
   • 混合推荐算法
     • 协同过滤：基于用户-院校评分矩阵（隐式反馈：浏览时长、收藏行为）。
     • 内容推荐：提取院校文本特征（TF-IDF+BERT）、引用特征（PageRank）。
     • 知识图谱：整合院校、专业、导师关系，支持语义化推荐。
   • 分数线预测模型
     • 采用LSTM+Prophet混合模型，结合报录比、复录比、调剂成功率等8维度竞争力指标。
     • 通过层次分析法（AHP）动态调整权重，提升预测精度。
   • 系统集成与可视化
     • 基于Django REST Framework开发API，构建响应式前端交互界面。
     • 部署Hadoop、Spark、Hive集群，支持千万级用户并发。
2. 技术要求
   • 数据存储：使用Hadoop HDFS存储原始数据，Hive构建数据仓库。
   • 计算框架：Spark进行分布式计算，Spark Streaming处理实时数据流。
   • 机器学习：Spark MLlib实现推荐算法，TensorFlow/PyTorch构建深度学习模型。
   • 可视化：使用ECharts或D3.js展示推荐结果与预测趋势。
3. 性能要求
   • 支持日均5000+用户并发访问，推荐响应时间≤1秒。
   • 分数线预测误差（MAE）≤5分，推荐准确率≥80%。

四、任务分工与进度安排

1. 任务分工
   • 数据采集组（2人）：负责多源数据爬取与清洗。
   • 算法开发组（3人）：实现混合推荐算法与分数线预测模型。
   • 系统集成组（2人）：搭建Hadoop、Spark、Hive集群，开发前端界面。
   • 测试优化组（1人）：进行系统测试与性能调优。
2. 进度安排

   阶段	时间	任务内容
   需求分析	第1-2周	调研考生需求，明确系统功能与性能指标。
   数据准备	第3-4周	完成数据采集、清洗与存储，构建Hive数据仓库。
   算法开发	第5-8周	实现混合推荐算法与分数线预测模型，进行离线训练。
   系统集成	第9-10周	搭建Hadoop、Spark、Hive集群，开发Django API与前端界面。
   测试优化	第11-12周	进行压力测试、性能调优，撰写用户手册与技术文档。
   验收交付	第13周	提交系统代码、论文与演示视频，准备答辩。

五、预期成果与交付物

1. 系统功能
   • 院校推荐：支持多维度筛选（专业、地域、层次）。
   • 分数线预测：提供未来3年分数线趋势图。
   • 模拟填报：生成志愿优化方案，降低落榜风险。
2. 交付物
   • 系统源代码（Hadoop+Spark+Hive+Django）。
   • 技术文档（系统架构、算法说明、部署指南）。
   • 用户手册（操作指南、常见问题解答）。
   • 研究论文（1篇核心期刊论文，1篇会议论文）。

六、考核标准

1. 系统功能完整性（40%）
   • 院校推荐、分数线预测、模拟填报三大核心功能是否完整实现。
2. 算法精度与性能（30%）
   • 推荐准确率、预测误差（MAE）、系统响应时间是否达标。
3. 文档与论文质量（20%）
   • 技术文档是否清晰，论文是否具有创新性。
4. 团队协作与进度（10%）
   • 是否按计划完成各阶段任务，团队协作是否高效。

七、风险与应对措施

1. 数据质量风险
   • 风险：多源数据存在噪声、缺失值。
   • 应对：加强数据清洗，使用插值法填充缺失值，配置数据质量监控模块。
2. 算法调优风险
   • 风险：推荐算法与预测模型可能过拟合或欠拟合。
   • 应对：采用交叉验证与网格搜索调参，引入正则化项防止过拟合。
3. 系统性能风险
   • 风险：高并发访问时系统可能崩溃。
   • 应对：优化Spark任务调度，使用Redis缓存热门数据，部署负载均衡器。

八、参考文献

1. 项亮. 《推荐系统实践》. 人民邮电出版社, 2012.
2. Apache Spark官方文档. Spark MLlib机器学习库使用指南, 2025.
3. "Hybrid Recommender System for Graduate Admission". EDM, 2021.
4. 清华大学. 基于Meta-path的异构网络推荐模型（HINRec）技术报告, 2023.

任务负责人：XXX
任务执行团队：XXX大学大数据与人工智能实验室
任务起止时间：202X年X月X日—202X年X月X日

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备注：本任务书需经导师审核通过后执行，任务执行过程中需定期汇报进度并提交阶段性成果。

运行截图

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