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)

最新推荐文章于 2025-07-28 18:55:04 发布

原创最新推荐文章于 2025-07-28 18:55:04 发布 · 819 阅读

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介绍资料

随着我国考研人数持续增长（2024年达474万人），考生在院校选择和分数线预测中面临以下痛点：

本项目旨在基于Hadoop+Spark+Hive技术栈，构建分布式考研推荐与预测系统，实现以下功能：

任务内容：
- 爬取全国500+院校的招生简章、专业目录、历年分数线、报录比等结构化数据；
- 采集考研论坛、社交媒体中的考生行为数据（如备考时长、讨论热度、情绪倾向）；
- 清洗数据（去重、缺失值处理、异常值检测），构建统一数据格式。
技术要求：
- 使用Scrapy框架爬取网页数据，Kafka处理实时数据流；
- 通过Spark SQL清洗数据，存储至Hive数据仓库。

任务内容：
- 构建考生多维特征体系，包括：
  - 基础属性：性别、本科院校层次、专业背景；
  - 行为特征：备考时长、论坛活跃度、模拟测试成绩；
  - 心理特征：风险偏好（保守/激进）、地域倾向（一线/二线/家乡）。
- 基于AHP（层次分析法）动态调整特征权重。
技术要求：
- 使用Spark MLlib实现特征工程（One-Hot编码、标准化）；
- 通过Python实现AHP权重计算，集成至Spark任务。

任务内容：
- 协同过滤：构建用户-院校评分矩阵，计算相似度；
- 内容推荐：使用TF-IDF+BERT提取院校描述文本特征，匹配考生兴趣；
- 知识图谱：构建院校-专业-导师关系图谱，通过Graph Embedding（如Node2Vec）生成向量表示；
- 混合策略：加权融合三种算法结果，动态调整权重（如根据考生行为数据偏重协同过滤）。
技术要求：
- 使用Spark MLlib实现协同过滤；
- 通过PyTorch训练BERT模型，集成至Spark UDF；
- 使用Neo4j存储知识图谱，通过Spark GraphX计算图嵌入。

任务内容：
- 多模型集成：
  - LSTM：捕捉分数线时间序列长期依赖；
  - Prophet：处理节假日、考试改革等周期性因素；
  - ARIMA：补充短期波动预测。
- 动态权重调整：根据实时数据（如报考人数突变）动态调整模型权重。
技术要求：
- 使用Spark Streaming处理实时数据，触发模型增量训练；
- 通过Python实现模型集成，封装为Spark UDF供系统调用。

任务内容：
- 后端：
  - 基于Hadoop HDFS存储PB级考研数据；
  - 使用Spark实现特征提取、模型训练与推荐计算；
  - 通过Hive支持复杂SQL查询（如按地域、专业筛选院校）。
- 前端：
  - 开发响应式Web界面，支持多维度筛选（分数、地域、专业）；
  - 集成ECharts实现推荐结果可视化（如院校对比雷达图）。
- API服务：
  - 使用Django REST Framework提供RESTful API，供前端调用。
技术要求：
- 后端：Java/Scala（Spark）、Python（Django）；
- 前端：Vue.js + Element UI；
- 部署：Docker容器化，Kubernetes编排。

任务内容：
- 功能测试：验证推荐准确率、分数线预测误差（MAE、RMSE）；
- 性能测试：模拟10000+并发用户，测试系统响应时间（<2s）；
- 优化：针对长尾院校推荐准确率低的问题，调整混合算法权重。
技术要求：
- 使用JMeter进行压力测试；
- 通过Spark UI监控任务执行效率。

阶段	时间	任务
需求分析	第1-2周	完成文献调研、用户需求收集，明确技术选型（Hadoop/Spark/Hive）。
数据准备	第3-4周	完成数据采集、清洗，构建Hive数据仓库。
算法开发	第5-8周	实现考生画像建模、混合推荐算法、分数线预测模型。
系统开发	第9-12周	完成后端API开发、前端界面开发、系统集成。
测试优化	第13-14周	完成功能测试、性能测试，优化推荐准确率与响应速度。
部署上线	第15周	系统部署至阿里云，编写用户手册与技术文档。

系统功能：
- 支持考生输入分数、地域、专业等条件，返回个性化院校推荐列表；
- 显示目标院校近5年分数线趋势及下一年预测值；
- 提供模拟填报功能，计算录取概率并生成志愿优化方案。
技术指标：
- 推荐准确率≥85%（基于用户调研）；
- 分数线预测MAE≤3分（对比实际录取线）；
- 系统响应时间≤2秒（10000并发用户）。
交付物：
- 系统源代码（GitHub托管）；
- 技术文档（数据字典、API说明、部署指南）；
- 测试报告（功能测试、性能测试结果）。

硬件资源：
- 服务器：4核16G内存×3台（用于Hadoop集群）；
- 存储：10TB HDD（存储考研历史数据）。
软件资源：
- Hadoop 3.3.0、Spark 3.2.0、Hive 3.1.2；
- Python 3.8、Scala 2.12、Django 3.2。
人员分工：
- 数据组（2人）：数据采集与清洗；
- 算法组（3人）：推荐算法与预测模型开发；
- 开发组（2人）：系统集成与API开发；
- 测试组（1人）：系统测试与优化。