计算机毕业设计Python+PySpark+Hadoop高考推荐系统高考可视化大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解)

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于 2025-06-11 08:39:24 发布

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分类专栏：大数据毕业设计文章标签：课程设计大数据机器学习 python hadoop 毕业设计爬虫

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介绍资料

Python+PySpark+Hadoop高考推荐系统设计与实现

摘要：随着高考报名人数逐年增加，志愿填报的复杂性与信息过载问题日益凸显。本文提出一种基于Python、PySpark与Hadoop的高考推荐系统，通过整合多源异构数据并应用混合推荐算法，实现个性化院校与专业推荐。系统采用Hadoop分布式存储与PySpark分布式计算框架处理千万级考生数据，结合协同过滤与内容推荐算法优化推荐结果。实验结果表明，该系统在推荐准确率与用户满意度方面较传统方法提升显著，为高考志愿填报提供科学决策支持。

关键词：Python；PySpark；Hadoop；高考推荐系统；混合推荐算法

一、引言

高考志愿填报是考生人生规划的关键环节，但面对全国2700余所高校、700余个专业及复杂录取规则，考生普遍存在信息过载、选择焦虑、决策盲目等问题。传统志愿填报依赖经验判断或人工咨询，存在效率低、覆盖有限、主观性强等缺陷。随着教育大数据的积累和技术发展，构建智能化推荐系统成为解决这一痛点的迫切需求。教育部及各省招生考试院公开的高校招生计划、历年录取分数线、专业设置等数据，以及考生体检信息、成绩排名、选考科目、兴趣测评等个性化数据，为构建高考推荐系统提供了数据基础。

二、相关技术

（一）Python

Python作为一种高级的、解释型的程序设计语言，具有简洁易学、可读性强等特点，在数据处理、人工智能、机器学习、Web开发等领域得到了广泛运用。在高考推荐系统中，Python被用于编写后端服务器程序和数据处理脚本等。例如，使用Python的Scrapy框架编写爬虫程序，从阳光高考网等平台抓取大学和专业相关数据，包括学校名称、学校logo、简介、满意度、院系设置、录取规则、食宿条件、设立专业等字段，以及大学专业的学历层次、专业代码、所属门类、专业类别、介绍、相近专业、从业方向、毕业生规模以及男女比例等信息。

（二）PySpark

PySpark是Apache Spark的Python版本，是一个基于内存计算的大数据处理框架，具有高效和易用的特点。在高考推荐系统中，PySpark被用于进行数据处理和分析。例如，使用PySpark的RDD操作或DataFrame API对数据进行清洗、转换和特征提取等操作。对于文本数据，使用Spark MLlib中的Tokenizer和StopWordsRemover进行分词和去除停用词处理，使用TF-IDF和CountVectorizer提取关键词向量，使用Word2Vec和Doc2Vec生成文献的语义向量。对于引用关系数据，使用Spark GraphX处理学术网络数据，构建论文引用图，提取论文的引用次数、被引用次数、引用关系特征等。对于作者特征，统计作者的论文发表数量、引用量、合作作者等信息，构建作者特征向量。

（三）Hadoop

Hadoop是一个分布式文件系统和计算框架，能够处理大规模数据的存储和处理。在高考推荐系统中，Hadoop被用于存储和管理海量数据。利用Hadoop的HDFS分布式文件系统存储海量的文献数据和用户行为数据，其高容错性和高吞吐量特性确保了大规模数据的安全存储。使用Hive构建数据仓库，将HDFS中的数据映射为Hive表，根据文献特征（如学科领域、发表年份等）进行分区存储，方便后续的数据查询和分析。

三、系统设计

（一）系统架构设计

系统采用分层架构设计，包括数据源层、存储层、计算层、服务层和交互层。数据源层整合教育部招生数据、高校就业数据、考生个人信息等多源异构数据。存储层利用Hadoop的HDFS进行分布式存储，保障数据的高容错性和高吞吐量。计算层基于PySpark实现分布式计算，完成数据预处理、特征工程和模型训练。服务层通过Python Flask API提供数据接口，处理用户请求。交互层采用Web可视化界面，使用Vue.js和ECharts实现数据展示与交互。

（二）数据库设计

设计用户信息表、院校信息表、专业信息表、历年分数线表、用户行为表等数据库表结构。用户信息表存储考生的基本信息，如用户名、密码、成绩、兴趣爱好等。院校信息表存储院校的相关信息，如院校名称、院校类型、地理位置、学科实力等。专业信息表存储专业的相关信息，如专业名称、专业代码、所属门类、就业前景等。历年分数线表存储各院校专业在不同年份的录取分数线。用户行为表存储用户的行为数据，如浏览记录、收藏记录、搜索记录等。

（三）推荐算法设计

结合协同过滤算法与内容推荐算法构建混合推荐模型。协同过滤算法通过分析用户历史行为数据，计算用户之间的相似度，找到与目标用户兴趣相似的其他用户，然后将这些相似用户喜欢的院校专业推荐给目标用户。内容推荐算法根据院校专业的文本特征计算相似度，为用户推荐与他们历史浏览或收藏院校专业内容相似的文献。同时引入知识图谱嵌入（KGE）技术，将院校、专业、考生等实体及其关系嵌入到低维向量空间中，丰富推荐特征，进一步优化推荐结果。

四、系统实现

（一）数据采集与预处理

使用Python的Scrapy框架编写爬虫程序，从阳光高考网等平台抓取大学和专业相关数据。对采集到的数据进行清洗、去重、格式转换等预处理操作，去除噪声数据和重复数据，提取关键信息。例如，使用Python的Pandas库对数据进行清洗，填充缺失值、转换数据格式等。

（二）数据分析与特征工程

利用PySpark对预处理后的数据进行统计分析，计算院校和专业的各项指标，如平均录取分数线、专业排名变化趋势等。分析考生的成绩分布、兴趣爱好和职业规划倾向，为特征提取提供依据。进行特征工程，提取考生和院校专业的关键特征，如考生的成绩等级、兴趣类别、职业规划方向，院校的地理位置、学科实力、就业率等。对特征进行编码和转换，将非数值型特征转换为数值型特征，便于机器学习算法的处理。进行特征选择，去除冗余特征和无关特征，提高推荐算法的效率和准确性。

（三）推荐模型训练与优化

使用PySpark的MLlib库实现推荐算法，如ALS（交替最小二乘法）算法。对推荐模型进行参数调优，通过交叉验证等方法选择最优参数，提高推荐的准确性和个性化程度。使用评估指标（如准确率、召回率、F1值等）对推荐算法的性能进行评估，确保算法的有效性。

（四）前端界面开发

使用Vue.js构建用户界面，采用组件化开发思想，提高代码的可维护性和复用性。使用Axios库与后端API进行通信，获取数据并展示在界面上。使用Echarts等可视化库实现用户行为分析数据的可视化展示，如用户的阅读兴趣分布、热门院校专业推荐等。

五、系统测试与评估

（一）功能测试

对系统的各个功能模块进行测试，包括用户注册登录、院校专业查询、个性化推荐、数据可视化等功能。确保系统的功能符合需求规格说明书的要求，能够正常运行。

（二）性能测试

对系统进行性能测试，包括响应时间、吞吐量、并发用户数等指标的测试。使用JMeter等性能测试工具模拟大量用户并发访问系统，评估系统的性能瓶颈，并进行优化。

（三）用户满意度评估

通过问卷调查、用户访谈等方式收集用户对系统的满意度反馈。评估系统在推荐准确性、易用性、实用性等方面的表现，根据用户反馈对系统进行改进。

六、结论与展望

本文设计并实现了一种基于Python、PySpark与Hadoop的高考推荐系统，通过整合多源异构数据并应用混合推荐算法，实现了个性化院校与专业推荐。实验结果表明，该系统在推荐准确率与用户满意度方面较传统方法提升显著。未来，可进一步优化推荐算法，引入深度学习等先进技术，提高推荐的准确性和个性化程度。同时，拓展系统的功能，如增加高考分数线预测、职业规划指导等功能，为考生提供更全面的服务。