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与院校推荐系统》任务书

一、项目背景与目标

1.1 背景

近年来，全国硕士研究生报考人数持续攀升，2025年报考人数仍达388万，考研竞争愈发激烈。考生在备考过程中面临两大核心痛点：

1. 分数线预测不精准：传统方法依赖经验公式或简单统计模型，数据来源单一（如仅研招网数据），导致预测误差率高达12%；
2. 院校选择缺乏个性化：考生因信息不对称（如招生政策变动、专业热度变化）错失最佳报考策略，二三线城市考生尤为明显。

1.2 目标

本项目旨在构建一套基于Hadoop分布式存储、PySpark并行计算与Scrapy爬虫技术的考研分数线预测与院校推荐系统，实现以下目标：

1. 数据全覆盖：爬取研招网、高校官网、考研论坛等10+数据源，整合结构化（分数线、招生计划）与非结构化数据（招生简章文本、考生评论）；
2. 预测高精度：通过多模型融合（Prophet+XGBoost+LSTM）将预测误差率控制在5%以内；
3. 推荐个性化：结合考生背景（如本科院校、成绩排名）与风险偏好（保守型/冲刺型），推荐匹配度≥85%的院校；
4. 系统可扩展：支持PB级数据存储与秒级响应，满足未来5年考研数据增长需求。

二、任务分解与分工

2.1 数据采集模块（负责人：XXX）

• 任务1：多源数据爬取
  • 使用Scrapy框架爬取研招网（历年分数线、招生计划）、高校官网（招生简章、考试科目）、考研论坛（考生评价、热度话题）；
  • 通过代理IP池（如Bright Data）与User-Agent伪装规避反爬机制，确保数据采集完整率≥98%。
• 任务2：数据清洗与存储
  • 使用PySpark清洗脏数据（如缺失值填充、异常值剔除）；
  • 将结构化数据存入HDFS，非结构化数据存入MongoDB，文本数据存入Hive表供NLP分析。

2.2 特征工程模块（负责人：XXX）

• 任务1：结构化特征提取
  • 计算报录比、专业热度指数（基于论坛讨论量）、政策变动系数（如扩招/缩招比例）；
  • 构建时间序列特征（如近5年分数线滑动平均值）。
• 任务2：非结构化特征提取
  • 使用BERT模型分析招生简章文本，提取考试科目、参考书目等关键信息；
  • 通过情感分析量化考生评论（如“难度爆表”对应情感值-0.8）。

2.3 模型训练模块（负责人：XXX）

• 任务1：基准模型构建
  • Prophet模型：捕捉分数线季节性趋势（如复试线在3月集中公布）；
  • XGBoost模型：学习特征非线性关系（如报录比与分数线的正相关）；
  • LSTM模型：处理长期依赖（如某专业连续3年分数线上涨后的回调风险）。
• 任务2：模型融合与优化
  • 采用Stacking策略融合三模型，以XGBoost为元模型；
  • 通过5折交叉验证优化超参数（如XGBoost的max_depth=6、learning_rate=0.1）。

2.4 推荐系统模块（负责人：XXX）

• 任务1：考生画像构建
  • 收集考生背景（本科院校、成绩排名、四六级成绩）与风险偏好（通过问卷量化）；
  • 使用K-Means聚类划分考生类型（如“保守型”“冲刺型”“地域偏好型”）。
• 任务2：院校推荐策略
  • 保守型：推荐录取概率>85%且近3年分数线波动<5分的院校；
  • 冲刺型：推荐录取概率50%-75%但专业排名全国前10%的院校；
  • 地域偏好型：结合考生IP定位，优先推荐本地强校（如福州大学在福建省内IT企业认可度超90%）。

2.5 系统集成与测试（负责人：XXX）

• 任务1：前后端开发
  • 前端：使用ECharts实现交互式可视化（如折线图展示历年分数线趋势、热力图显示竞争热度）；
  • 后端：基于Django框架构建API接口，支持考生输入背景信息后实时获取推荐结果。
• 任务2：性能测试与优化
  • 模拟1000并发请求，测试系统响应时间（目标≤2秒）；
  • 使用JMeter进行压力测试，优化HDFS存储与PySpark计算资源分配。

三、时间计划

阶段	时间节点	交付物
需求分析与设计	2025.07-08	数据源调研报告、系统架构图、ER图
数据采集与清洗	2025.09-10	爬虫代码、清洗后数据集（10GB+）
模型训练与优化	2025.11-12	预测模型代码、AB测试报告（误差率≤5%）
推荐系统开发	2026.01-02	推荐算法代码、考生画像标签体系
系统集成与测试	2026.03-04	可运行系统原型、压力测试报告
论文撰写与答辩	2026.05-06	核心期刊论文、软件著作权申请材料

四、资源需求

1. 硬件资源：
   • Hadoop集群：3台服务器（每台16核32GB内存，1TB存储）；
   • 开发环境：个人电脑（配置PySpark开发环境，内存≥16GB）。
2. 软件资源：
   • Hadoop 3.3.6、PySpark 3.5.0、Scrapy 2.12.0、MongoDB 6.0；
   • 机器学习库：XGBoost 1.7.0、TensorFlow 2.12.0。
3. 数据资源：
   • 研招网公开数据（2010-2025年）、高校招生简章（2025版）、考研论坛评论（50万条）。

五、风险评估与应对

风险	影响	应对措施
数据源变更（如研招网接口调整）	爬虫失效，数据中断	提前储备3个备用数据源，定期检查接口稳定性
模型过拟合	预测误差率上升	增加正则化项，引入更多外部数据（如高校就业报告）
系统性能瓶颈	高并发时响应时间>5秒	优化Spark分区策略，增加Executor内存至12GB

六、验收标准

1. 功能完整性：系统支持500所高校、1000个专业的分数线预测与推荐；
2. 性能指标：预测误差率≤5%，推荐准确率≥85%，响应时间≤2秒；
3. 文档完备性：提交需求规格说明书、系统设计文档、测试报告、用户手册。

项目负责人（签字）：
日期：2025年XX月XX日

运行截图

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