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)

最新推荐文章于 2025-12-22 18:58:56 发布

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#课程设计 #scrapy #机器学习 #大数据 #hadoop #毕业设计 #爬虫

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介绍资料

任务书：基于Hadoop+PySpark+Scrapy的考研分数线预测系统开发

一、任务背景与目标

1.1 背景

随着我国考研人数持续攀升（2024年报考人数预计突破500万），考生对分数线预测的精准性需求日益迫切。传统预测方法依赖单一历史数据，缺乏对社交媒体情绪、院校热度等动态因素的分析，导致预测误差较大。本任务旨在构建一套基于大数据技术的考研分数线预测系统，整合多源异构数据，提升预测精度，为考生提供科学报考决策支持。

1.2 目标

数据采集：通过Scrapy爬虫获取研招网、考研论坛、社交媒体等平台数据，覆盖结构化与非结构化数据。
数据处理：基于Hadoop生态（HDFS+Hive）构建分布式存储与清洗平台，支持TB级数据高效处理。
特征工程：利用PySpark实现特征提取、降维与融合，构建包含时间序列、文本情感、热度指数的多维特征集。
模型训练：开发基于LSTM+Attention的融合预测模型，对比XGBoost、Prophet等基线模型，优化预测精度。
系统部署：搭建可视化平台，提供分数线趋势预测、报考风险评估等交互功能。

二、任务内容与分工

2.1 数据采集模块（负责人：A组）

任务：
- 设计Scrapy爬虫框架，定时抓取研招网历史分数线、招生计划（结构化数据）。
- 实时监测考研论坛（如王道论坛）、微博、知乎等平台的考生讨论热度与情感倾向（非结构化数据）。
- 集成百度指数、微信指数等API，获取院校搜索热度（实时数据）。
输出：
- 原始数据集（CSV/JSON格式，年增量约500GB）。
- 爬虫日志与异常监控系统。

2.2 数据处理模块（负责人：B组）

任务：
- 搭建Hadoop集群（3节点），配置HDFS存储原始数据。
- 使用Hive构建数据仓库，设计ODS（原始层）、DWD（清洗层）、DWS（特征层）分层模型。
- 通过PySpark实现数据清洗（去重、缺失值填充）、文本预处理（TF-IDF、BERT情感分析）。
输出：
- 清洗后的结构化数据表（Hive表格式）。
- 文本特征向量文件（Parquet格式）。

2.3 特征工程与模型训练（负责人：C组）

任务：
- 提取时间序列特征（报考人数同比/环比变化、试题难度波动）。
- 构建社交媒体特征（论坛帖子情感得分、微博话题热度趋势）。
- 开发LSTM+Attention融合模型，同步预测国家线、34所自划线、院系专业线。
- 使用PySpark MLlib实现分布式模型训练，对比XGBoost、Prophet的预测效果。
输出：
- 特征重要性分析报告。
- 模型评估指标（MAE、RMSE）对比表。

2.4 系统部署与可视化（负责人：D组）

任务：
- 基于Flask+ECharts开发Web可视化平台，展示分数线预测趋势、报考风险热力图。
- 部署模型API服务（FastAPI框架），支持实时查询与动态更新。
- 编写系统使用手册与维护文档。
输出：
- 可访问的预测系统网址（如http://predict.kaoyan.com）。
- 用户操作指南与系统测试报告。

三、技术路线与工具

3.1 技术架构

mermaid

	`graph TD`
	`A[数据采集] -->\|Scrapy\| B[Hadoop存储]`
	`B -->\|Hive\| C[数据清洗]`
	`C -->\|PySpark\| D[特征工程]`
	`D -->\|LSTM+Attention\| E[模型训练]`
	`E -->\|FastAPI\| F[可视化平台]`

	`subgraph 大数据生态`
	`B --> HDFS`
	`C --> Hive`
	`D --> PySpark`
	`end`

	`subgraph 机器学习`
	`E1[XGBoost] --> E`
	`E2[Prophet] --> E`
	`end`

3.2 开发工具

爬虫：Scrapy 2.8 + Scrapy-Redis（分布式支持）
大数据：Hadoop 3.3 + Hive 3.1 + PySpark 3.4
机器学习：TensorFlow 2.12 + PySpark MLlib
可视化：ECharts 5.4 + Flask 2.3
部署：Docker 24.0 + Nginx 1.25

四、进度计划

阶段	时间	里程碑	交付物
需求分析	2024.01-02	完成数据源调研与系统功能设计	需求规格说明书
数据采集	2024.03-04	爬虫框架开发完成，覆盖80%数据源	原始数据集（100GB+）
数据处理	2024.05-06	Hadoop集群搭建与Hive表设计完成	清洗后数据（Hive表）
模型训练	2024.07-08	LSTM+Attention模型训练完成，误差≤3分	模型权重文件 + 评估报告
系统测试	2024.09-10	可视化平台上线，支持1000+并发查询	测试报告 + 用户手册
验收交付	2024.11-12	系统通过压力测试与用户验收	完整系统代码 + 部署文档

五、资源需求

5.1 硬件资源

云服务器：阿里云ECS（4核16G × 3节点，用于Hadoop集群）
存储：OSS对象存储（5TB容量，用于原始数据备份）
网络：公网带宽100Mbps（支持爬虫与API访问）

5.2 软件资源

操作系统：CentOS 7.9（所有节点）
开发环境：Python 3.9 + JDK 1.8 + Scala 2.12
许可证：Hive企业版试用许可（6个月）

六、风险评估与应对

风险	概率	影响	应对措施
考研论坛反爬机制升级	高	中	采用Selenium模拟登录 + IP代理池
Hadoop集群性能瓶颈	中	高	优化Hive分区策略，增加节点至5个
模型过拟合导致预测偏差	低	高	引入K-Fold交叉验证 + 正则化项