计算机毕业设计Hadoop+PySpark+Scrapy爬虫考研分数线预测 考研院校推荐系统 考研推荐系统 考研(源码+文档+PPT+讲解)

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介绍资料

《Hadoop+PySpark+Scrapy爬虫考研分数线预测任务书》

一、项目背景

近年来，全国硕士研究生报考人数持续攀升，2024年报考人数已突破474万，考研竞争愈发激烈。考生在备考过程中，迫切需要精准预测目标院校及专业的分数线，以合理规划复习策略和志愿填报。然而，传统分数线预测方法多依赖经验公式或简单统计模型，存在数据来源单一、处理效率低、预测精度不足等问题，难以满足考生需求。

随着大数据技术的快速发展，Hadoop作为开源分布式计算框架，可提供高容错性的数据存储和强大的计算能力；PySpark基于Spark的内存计算优势，能高效处理海量数据并训练复杂模型；Scrapy作为Python爬虫框架，支持高效抓取研招网、高校官网及考研论坛等平台的数据。三者结合可构建从数据采集到模型训练的全流程自动化系统，为考研分数线预测提供科学、精准的解决方案。

二、项目目标

本项目的核心目标是构建一套基于Hadoop+PySpark+Scrapy的考研分数线预测系统，实现以下具体目标：

1. 数据采集自动化：通过Scrapy爬虫高效抓取研招网、高校官网及考研论坛的历年分数线、招生计划、报考人数等数据，支持动态网页解析与反爬机制应对。
2. 数据处理高效化：利用Hadoop HDFS存储原始数据，通过PySpark进行数据清洗、特征提取与降维处理，解决数据缺失、异常值等问题，为模型训练提供高质量数据。
3. 预测模型精准化：结合时间序列模型、机器学习模型和深度学习模型，通过集成学习策略提升预测精度，使预测误差率控制在5%以内。
4. 结果展示可视化：基于Web技术开发交互式可视化界面，支持分数线趋势图、竞争热度地图和推荐院校列表的动态展示，为考生提供直观、易用的决策支持工具。

三、项目任务分解

（一）数据采集模块

1. 目标网站分析
   • 任务：对研招网、高校官网、考研论坛等平台进行详细分析，确定需抓取的数据字段，如院校名称、专业代码、分数线、报考人数、招生计划等。
   • 交付物：目标网站分析报告，包含各网站数据字段清单及网页结构示意图。
2. 爬虫规则制定
   • 任务：使用XPath或CSS选择器编写爬虫规则，精确提取目标数据。针对动态网页，研究使用Selenium等工具辅助解析。
   • 交付物：Scrapy爬虫规则代码文件，包含各网站的数据提取逻辑。
3. 反爬机制应对
   • 任务：配置代理IP池（如Bright Data）、随机切换User-Agent、设置请求频率限制，降低被封禁风险。研究验证码识别技术，应对部分网站的反爬验证码。
   • 交付物：反爬机制应对策略文档及代码实现，包含代理IP管理、User-Agent切换等功能的代码。
4. 数据存储设计
   • 任务：设计数据存储方案，将爬取的数据存储至Hadoop HDFS，支持JSON、CSV格式，按来源分区存储以提高读写效率。
   • 交付物：数据存储设计文档，包含HDFS存储路径规划、文件格式说明等内容。

（二）数据处理模块

1. HDFS数据上传
   • 任务：将爬取的原始数据上传至Hadoop HDFS，确保数据完整性和一致性。
   • 交付物：HDFS数据上传脚本及数据完整性验证报告。
2. Hive数据仓库构建
   • 任务：通过HiveQL语句创建数据仓库，将原始数据映射为“院校表”“专业表”“分数线表”等，支持SQL查询特征数据。
   • 交付物：Hive数据仓库创建脚本及数据模型设计文档。
3. PySpark数据清洗
   • 任务：使用PySpark去除重复值、填充缺失值（如报考人数缺失时填充中位数）、处理异常值。编写数据清洗脚本，记录清洗过程和结果。
   • 交付物：PySpark数据清洗脚本及数据清洗报告，包含清洗前后的数据对比分析。
4. 特征工程
   • 任务：提取时间序列特征（如年份、季度）、统计特征（如报录比、专业热度指数）及衍生特征（如考生评价情感值、政策变动系数）。利用Spark MLlib的VectorAssembler将特征组合为向量，并通过StandardScaler进行标准化处理。
   • 交付物：特征工程代码文件及特征说明文档，包含各特征的提取方法和计算逻辑。

（三）模型训练模块

1. 时间序列模型训练
   • 任务：采用Prophet算法捕捉年度趋势与季节性变化，自动处理缺失值与异常值。使用历史数据训练模型，调整模型参数以优化预测效果。
   • 交付物：Prophet模型训练代码及模型评估报告，包含训练数据、测试数据、评估指标（如MAE、RMSE）等内容。
2. 机器学习模型训练
   • 任务：使用随机森林与XGBoost处理多特征非线性关系，通过特征重要性评估筛选Top-20关键特征。采用交叉验证方法优化模型超参数，提高模型泛化能力。
   • 交付物：随机森林和XGBoost模型训练代码及模型评估报告，包含特征重要性排序、交叉验证结果等内容。
3. 深度学习模型训练
   • 任务：引入LSTM网络捕捉长期依赖性，解决传统RNN的梯度消失问题。使用PySpark的Deep Learning Pipelines库构建LSTM模型，调整网络结构和参数以提升预测精度。
   • 交付物：LSTM模型训练代码及模型评估报告，包含网络结构示意图、训练过程曲线等内容。
4. 集成学习策略实施
   • 任务：采用Stacking框架融合多模型预测结果。以XGBoost为元模型，输入随机森林、Prophet和LSTM的预测值，通过交叉验证优化权重分配，将RMSE指标从单一模型优化至集成模型水平。
   • 交付物：集成学习模型训练代码及模型评估报告，包含各模型权重分配、集成模型预测效果对比等内容。

（四）应用开发模块

1. Web界面设计
   • 任务：基于Django框架设计用户界面，规划页面布局和功能模块，包括首页、分数线预测页、院校推荐页等。
   • 交付物：Web界面设计原型图及设计说明文档。
2. 前端可视化实现
   • 任务：使用ECharts实现交互式可视化展示，包括折线图展示历年分数线趋势、柱状图对比预测结果与历史数据、地图展示各地区竞争热度等。
   • 交付物：前端可视化代码文件及可视化效果截图。
3. 个性化推荐系统开发
   • 任务：结合协同过滤与基于内容的推荐算法，根据考生风险偏好（保守/冲刺型）分层推荐院校。为保守型考生推荐录取概率>80%的院校，为冲刺型考生推荐录取概率在50%-80%之间的院校。
   • 交付物：个性化推荐系统代码文件及推荐算法说明文档。
4. 系统集成与测试
   • 任务：将预测模型、可视化界面和推荐系统集成至Django Web应用，进行功能测试、性能测试和兼容性测试，修复发现的漏洞和问题。
   • 交付物：系统集成报告及测试用例文档，包含测试环境、测试方法、测试结果等内容。

四、时间安排

阶段	时间范围	主要任务
需求分析与设计阶段	第1 - 2周	完成项目背景调研、目标确定、任务分解和系统架构设计，编写需求规格说明书和设计文档。
数据采集与处理阶段	第3 - 6周	实现Scrapy爬虫程序，完成数据采集和存储；搭建Hadoop集群，使用PySpark进行数据清洗和特征工程。
模型训练与优化阶段	第7 - 9周	训练时间序列模型、机器学习模型和深度学习模型，采用集成学习策略优化预测效果，评估模型性能。
应用开发与测试阶段	第10 - 11周	开发Django Web应用，实现前端可视化和个性化推荐功能，进行系统集成和全面测试。
项目验收与总结阶段	第12周	整理项目文档，进行项目验收，总结项目经验教训，撰写项目总结报告。

五、资源需求

1. 硬件资源：服务器3台（用于搭建Hadoop集群），每台服务器配置不低于Intel Xeon E5 - 2620 v4处理器、32GB内存、1TB硬盘。
2. 软件资源：Hadoop 3.3、PySpark 3.3、Scrapy 2.11、Django 4.2、ECharts 5.4、MySQL 8.0等。
3. 数据资源：研招网、高校官网、考研论坛等平台的历年考研数据，包括分数线、招生计划、报考人数等。
4. 人力资源：项目团队由5人组成，包括项目经理1名、数据采集工程师1名、数据处理工程师1名、模型训练工程师1名、应用开发工程师1名。

六、风险评估与应对

1. 数据采集风险：部分高校官网数据更新不及时或存在访问限制，可能导致数据缺失或不完整。应对措施：建立数据监控机制，定期检查数据采集情况，及时补充缺失数据；与高校相关部门沟通，获取官方数据支持。
2. 模型训练风险：模型可能存在过拟合或欠拟合问题，导致预测精度不足。应对措施：采用交叉验证、正则化等方法优化模型参数，增加训练数据量，提高模型泛化能力。
3. 系统性能风险：随着数据量和用户量的增加，系统可能出现性能瓶颈，影响响应速度。应对措施：对系统进行性能优化，如采用分布式计算、缓存技术等；定期进行系统扩容和升级，满足业务发展需求。

七、交付成果

1. 系统原型：基于Hadoop+PySpark+Scrapy的考研分数线预测系统，包括数据采集、处理、模型训练和应用展示等模块。
2. 技术文档：需求规格说明书、设计文档、代码注释文档、测试报告等。
3. 用户手册：详细介绍系统的功能、使用方法和注意事项，方便用户操作和使用。
4. 项目总结报告：总结项目实施过程、成果和经验教训，为后续项目提供参考。

[项目负责人签名]

[日期]

运行截图

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项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

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