计算机毕业设计Hadoop+PySpark+多模态大模型考研分数线预测系统考研院校推荐系统大数据毕业设计(源码+文档+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布 · 1.4k 阅读

CC 4.0 BY-SA版权

文章标签：

6041 篇文章

订阅专栏

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

信息安全/网络安全大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

介绍资料

以下是一篇关于《Hadoop+PySpark+多模态大模型考研分数线预测系统》的任务书模板，包含任务分解、技术要求、交付成果及验收标准等内容，供参考：

背景
- 考研报名人数逐年攀升，考生需科学评估目标院校分数线以制定备考策略。
- 传统预测方法依赖单一历史数据，缺乏对多源异构数据（如政策文本、社交媒体舆情、经济指标）的综合分析。
- 大数据与多模态AI技术（如Hadoop分布式计算、PySpark数据处理、多模态大模型）可提升预测精度与实时性。
目标
- 构建基于Hadoop+PySpark的分布式数据处理框架，实现多源数据的高效存储与清洗。
- 设计多模态大模型，融合结构化数据（历年分数线、招生计划）与非结构化数据（政策文本、考生评论图像）。
- 开发考研分数线预测系统，支持用户输入目标院校/专业，返回动态预测结果及可视化分析报告。

负责人：数据组
内容：
- 爬取教育部官网、院校招生网、社交媒体（微博/知乎）等多源数据。
- 使用Hadoop HDFS存储原始数据，构建分布式数据仓库。
- 通过PySpark清洗数据（去重、缺失值处理、异常值检测）。
交付物：
- 原始数据集（结构化+非结构化）
- 清洗后的标准化数据表（CSV/Parquet格式）

负责人：算法组
内容：
- 结构化数据：提取历年分数线、报考人数、招生计划等数值特征。
- 文本数据：使用NLP技术（BERT/GPT）处理政策文件、考生评论，生成情感分析、关键词向量。
- 图像数据：通过CNN模型（如ResNet）解析院校官网公布的招生图表，提取关键数据点。
- 使用PySpark实现特征联合编码与降维（PCA/t-SNE）。
交付物：
- 多模态特征矩阵（NumPy/Spark DataFrame格式）
- 特征工程代码库（Python/Scala）

负责人：模型组
内容：
- 基于预训练多模态模型（如Flamingo、CLIP）进行微调，融合文本-图像-数值特征。
- 设计动态权重分配机制，根据数据模态重要性调整预测贡献度。
- 使用PySpark分布式训练模型，优化超参数（学习率、批次大小）。
交付物：
- 训练好的多模态模型（PyTorch/TensorFlow格式）
- 模型评估报告（准确率、MAE、R²等指标）

负责人：开发组
内容：
- 前端：基于Vue.js/React开发Web界面，支持用户输入院校/专业、上传自定义数据。
- 后端：使用Flask/Django构建API接口，调用PySpark集群与模型服务。
- 部署：通过Docker容器化部署系统，集成Hadoop/Spark集群与模型推理服务。
交付物：
- 可运行的预测系统（含前端+后端代码）
- 系统部署文档与用户手册

负责人：测试组
内容：
- 功能测试：验证数据输入、模型预测、结果展示等全流程。
- 性能测试：使用JMeter模拟高并发请求，优化系统响应时间（目标<2秒）。
- 对比实验：与单模态模型（如仅用历史分数线）的预测效果对比。
交付物：
- 测试报告（含缺陷列表与修复方案）
- 优化后的系统版本（V1.1）

数据存储：Hadoop HDFS存储原始数据，HBase支持实时查询。
数据处理：PySpark实现分布式清洗与特征工程，支持GB级数据规模。
模型训练：
- 多模态融合：采用注意力机制（Transformer）动态加权不同模态特征。
- 分布式优化：使用Horovod或PySpark MLlib加速训练。
系统架构：
- 微服务设计：数据服务、模型服务、前端服务解耦。
- 高可用性：通过Kubernetes实现容器编排与故障恢复。

项目负责人签字：________________
日期：________________

备注：可根据实际项目规模调整任务分工与时间计划，建议每周召开进度同步会议，确保各模块技术对齐。