计算机毕业设计Python+PySpark+Hadoop高考推荐系统高考可视化大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解) -优快云博客

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介绍资料

以下是一篇结构清晰、技术细节完善的《Python+PySpark+Hadoop高考推荐系统》任务书模板，涵盖项目背景、技术架构、开发计划及验收标准等内容：

任务书：基于Python+PySpark+Hadoop的高考志愿推荐系统开发

项目编号：EDU-RS-2024-001
起止时间：2024年3月1日 - 2024年6月30日
项目负责人：XXX
团队成员：数据工程师（2人）、算法工程师（2人）、前端开发（1人）、测试工程师（1人）

一、项目背景与目标

1.1 背景

全国每年超1000万高考考生面临志愿填报难题，传统方式依赖人工查询和经验判断，存在信息过载、匹配效率低等问题。本系统旨在通过大数据技术整合多维度数据（如历年录取分数、院校专业排名、考生兴趣测评），构建智能化推荐平台，提升志愿填报的科学性和精准度。

1.2 目标

功能目标：
- 实现数据采集（考试院官网、院校招生网）、清洗、存储全流程自动化；
- 开发基于用户行为协同过滤与院校分数线预测模型的混合推荐算法；
- 提供Web端交互界面，支持考生输入分数、选科、地域偏好等条件获取推荐结果。
技术目标：
- 使用Hadoop HDFS存储原始数据（约500GB），Hive管理结构化数据表；
- 通过PySpark实现分布式特征工程与模型训练（支持10万级考生数据并行处理）；
- 采用Python Flask+Vue.js构建前后端分离架构，响应时间≤1.5秒（1000并发）。
业务目标：
- 推荐结果与实际录取结果匹配度≥80%（基于2023年历史数据回测）；
- 系统覆盖全国31个省份、3000余所院校数据。

二、技术架构与工具链

2.1 系统架构图

mermaid

	`graph LR`
	`A[数据源] -->\|爬虫\| B[Hadoop HDFS]`
	`B -->\|ETL\| C[Hive数据仓库]`
	`C -->\|特征提取\| D[PySpark集群]`
	`D -->\|模型训练\| E[XGBoost/LightGBM]`
	`E -->\|推荐结果\| F[Redis缓存]`
	`F -->\|API\| G[Flask服务]`
	`G -->\|HTTP\| H[Vue.js前端]`

2.2 关键技术选型

模块	技术栈
数据采集	Python `Scrapy`（定时爬取）+ `Selenium`（动态页面渲染）
数据存储	Hadoop HDFS（原始数据） + Hive（清洗后数据） + Redis（推荐结果缓存）
计算引擎	PySpark（分布式处理） + Pandas（局部数据操作）
机器学习	XGBoost（分数线预测） + Surprise库（协同过滤）
Web服务	Flask（后端API） + Vue.js（前端交互） + Nginx（负载均衡）

三、开发计划与里程碑

3.1 阶段划分

阶段	时间	交付物
需求分析	第1-2周	《需求规格说明书》（含数据字典、接口定义、非功能需求）
数据准备	第3-5周	清洗后的2018-2023年录取数据（CSV格式，约200万条记录）
算法开发	第6-9周	PySpark模型代码、AB测试报告（对比XGBoost与LightGBM性能）
系统集成	第10-12周	部署Hadoop集群（3节点）、Flask API文档、前端原型图
测试优化	第13-15周	JMeter压力测试报告（5000用户并发）、性能调优记录（如HDFS块大小优化）
上线验收	第16周	系统部署手册、用户操作视频、项目总结PPT

3.2 关键任务分解

数据工程师：
- 编写Scrapy爬虫脚本，处理反爬机制（如IP代理池、User-Agent轮换）；
- 使用PySpark清洗数据（示例代码）：
  python
  
  # 过滤无效录取记录
  valid_df = raw_df.filter(
  (col("year").between(2018, 2023)) &
  (col("score").isNotNull()) &
  (col("province").isin(["北京", "上海", "广东"])) # 示例省份
  )

算法工程师：

实现基于余弦相似度的协同过滤算法：

python

	`from pyspark.ml.feature import VectorAssembler`
	`from pyspark.ml.recommendation import ALS`
	`# 构建用户-院校评分矩阵（隐式反馈：点击行为次数）`
	`assembler = VectorAssembler(inputCols=["user_id", "college_id"], outputCol="features")`
	`als = ALS(maxIter=10, regParam=0.01, userCol="user_id", itemCol="college_id", ratingCol="click_count")`
	`model = als.fit(training_data)`

前端开发：

使用Vue.js + Element UI实现动态表单（选科多选框、分数滑动条）：

html

	`<el-slider v-model="score" :min="300" :max="750" show-input></el-slider>`
	`<el-checkbox-group v-model="selectedSubjects">`
	`<el-checkbox label="物理"></el-checkbox>`
	`<el-checkbox label="化学"></el-checkbox>`
	`</el-checkbox-group>`

四、验收标准与考核

4.1 功能验收

测试项	验收标准
数据采集完整性	覆盖全国31省份、985/211院校录取数据，缺失率≤5%
推荐准确性	对比2023年实际录取结果，Top3推荐命中率≥75%
系统响应时间	平均≤1.2秒，P99≤2.5秒（JMeter测试，1000并发用户）

4.2 考核方式

代码审查（30%）：
- 通过GitLab CI/CD流水线检查代码规范（如PySpark代码需通过flake8校验）；
- 关键算法需附带单元测试（覆盖率≥80%）。
文档评审（20%）：
- 提交《系统设计文档》《数据字典》《测试用例库》；
- 用户手册需包含截图示例与故障排查指南。
演示答辩（50%）：
- 现场演示系统核心功能（如输入“650分+物理+北京”生成推荐列表）；
- 回答评委关于技术选型、性能优化等问题。

五、风险管理与应对

风险类型	概率	影响	应对措施
数据源变更	高	中	与考试院签订数据共享协议，备用数据源为阳光高考平台API
算法效果不达标	中	高	引入多模型融合策略（如协同过滤+内容过滤），设置AB测试分流机制
硬件资源不足	低	高	采用阿里云弹性计算服务（ECS），根据负载自动扩展节点

项目负责人签字：________________
日期：2024年2月28日

附件：

数据样本（脱敏后录取记录示例）
PySpark模型训练日志模板
系统架构拓扑图（Visio源文件）

此任务书可根据实际项目需求调整技术细节（如是否支持新高考“3+3”模式），并需经客户（如学校招生办）确认后生效。

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

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	`graph LR`
	`A[数据源] -->\|爬虫\| B[Hadoop HDFS]`
	`B -->\|ETL\| C[Hive数据仓库]`
	`C -->\|特征提取\| D[PySpark集群]`
	`D -->\|模型训练\| E[XGBoost/LightGBM]`
	`E -->\|推荐结果\| F[Redis缓存]`
	`F -->\|API\| G[Flask服务]`
	`G -->\|HTTP\| H[Vue.js前端]`