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)-优快云博客

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介绍资料

以下是一篇关于《Hadoop+PySpark+Scrapy爬虫考研分数线预测与院校推荐系统》的任务书模板，包含任务目标、技术要求、分工计划及验收标准等内容：

任务书

项目名称：基于Hadoop+PySpark+Scrapy的考研分数线预测与院校推荐系统开发

一、任务背景与目标

1.1 背景说明

当前考研考生在择校时面临信息分散、决策效率低等问题。本项目旨在通过大数据技术构建自动化数据采集与分析平台，实现：

多源数据整合：爬取全国800+所研究生招生院校的分数线、报录比等数据
智能预测分析：利用机器学习模型预测目标院校未来3年分数线变化趋势
个性化推荐服务：根据考生成绩、专业偏好等条件生成TOP10推荐院校清单

1.2 核心目标

目标层级	具体指标
数据层	完成2018-2023年历史数据采集，覆盖率≥95%
算法层	预测模型MAPE≤8%，推荐系统用户满意度≥4.2/5.0
系统层	搭建3节点Hadoop集群，支持日均10万级数据请求

二、技术要求与规范

2.1 技术架构

	`┌─────────────┐ ┌─────────────┐ ┌─────────────┐`
	`│ Scrapy集群 │ → │ Hadoop+Spark │ → │ Web服务层 │`
	`│ (分布式爬虫)│ │ (存储+计算) │ │ (Django+ECharts)│`
	`└─────────────┘ └─────────────┘ └─────────────┘`

2.2 关键技术指标

数据采集模块
- 使用Scrapy-Redis实现分布式爬虫，支持动态IP代理池
- 反爬策略：
  - 随机User-Agent（从1000+预设库中选取）
  - 请求间隔随机化（2-10秒）
  - 验证码识别：集成第三方OCR API（如百度OCR）
大数据处理模块
- 存储方案：
  - 结构化数据（HBase）：<院校ID:年份:分数线>
  - 非结构化数据（HDFS）：院校介绍文档、专业目录PDF
- 计算引擎：
  - PySpark实现特征工程（使用VectorAssembler、StandardScaler）
  - 调用TensorFlowOnSpark进行分布式LSTM训练
算法模型要求
- 预测模型：
  python
  
  # LSTM超参数配置
  model = Sequential([
  LSTM(64, input_shape=(n_timesteps, n_features)),
  Dense(32, activation='relu'),
  Dense(1) # 输出预测分数线
  ])
  model.compile(loss='mse', optimizer='adam')
- 推荐算法：
  - 协同过滤权重：基于考生历史查询行为的ItemCF
  - 内容过滤权重：专业课程匹配度（使用TF-IDF计算文本相似度）

三、任务分工与进度计划

3.1 团队分工

角色	人员	职责
爬虫工程师	张三	Scrapy集群开发与反爬策略实现
大数据工程师	李四	Hadoop集群部署与Spark任务调度
算法工程师	王五	LSTM模型训练与推荐算法优化
前端开发	赵六	Web界面设计与可视化看板开发

3.2 里程碑计划

阶段	时间节点	交付物
数据采集	第1-3周	完成50所试点院校数据爬取
集群搭建	第4周	Hadoop/Spark环境部署文档
模型训练	第5-7周	预测模型训练日志与评估报告
系统集成	第8周	可运行的Web系统原型
压力测试	第9周	100并发用户测试报告

四、验收标准与考核方式

4.1 功能验收标准

数据采集模块
- 爬取成功率：单日≥50万条数据，错误率≤0.5%
- 数据完整性：缺失字段率≤3%（如报录比、复试线）
预测模型
- 测试集表现：2020-2022年数据回测MAPE≤8%
- 实时预测延迟：≤2秒/院校
推荐系统
- 推荐准确率：Top3院校命中率≥60%（对比用户最终选择）
- 响应时间：≤1.5秒/用户请求

4.2 考核方式

代码审查：
- 爬虫代码需通过SonarQube静态扫描（漏洞数≤5个）
- Spark任务需实现动态资源分配（spark.dynamicAllocation.enabled=true）
演示验收：
- 现场演示系统核心功能（分数线预测、院校对比、推荐结果导出）
- 提供API接口文档（支持JSON/XML格式输出）

五、资源保障与风险控制

5.1 资源需求

资源类型	规格	数量
服务器	16核32G内存	3台
云存储	10TB对象存储	1年
第三方服务	百度OCR API	5万次/月

5.2 风险预案

数据源变更风险：
- 预研3家备用数据源（如考研帮、新东方考研频道）
- 开发数据源自动切换中间件
模型过拟合风险：
- 采用K折交叉验证（K=5）
- 引入L2正则化（λ=0.01）

六、附件

《Scrapy爬虫详细设计文档》
《Hadoop集群部署手册》
《LSTM模型训练参数配置表》

任务下达单位：XXX大学计算机学院
任务负责人：XXX教授
日期：2023年XX月XX日

备注：本任务书需经项目组全体成员签字确认后生效，技术指标可根据实际开发情况动态调整，但需提前3个工作日提交变更申请。

运行截图

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

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

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