计算机毕业设计Python+Hadoop+Spark考研分数线预测系统考研院校推荐系统 (源码+文档+PPT+讲解)-优快云博客

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介绍资料

Python+Hadoop+Spark考研分数线预测系统与院校推荐系统技术说明

一、系统背景与目标

随着全国硕士研究生报考人数持续攀升，2024年报考人数突破474万，考生对精准预测目标院校分数线及获取个性化推荐的需求愈发迫切。传统预测方法依赖人工经验或简单统计模型，存在数据来源单一、处理效率低、预测误差大（普遍超过5%）等问题。本系统基于Python、Hadoop、Spark技术栈，构建全流程自动化预测与推荐平台，目标将分数线预测误差率控制在3%以内，推荐匹配准确率提升至80%以上，为考生提供科学决策支持。

二、系统架构设计

系统采用分层架构，包含数据采集层、存储层、处理层、模型训练层和应用层，各层通过标准化接口交互，确保可扩展性与可维护性。

1. 数据采集层

技术实现：基于Scrapy框架开发分布式爬虫集群，集成Scrapy-Splash处理动态加载页面（如研招网AJAX数据），通过Redis实现URL去重与任务队列共享。
反爬策略：动态IP代理池轮换出口IP（每10分钟一次），随机User-Agent生成器规避目标网站检测，Scrapy-Redis实现分布式任务调度。
数据源覆盖：研招网（历年分数线、招生计划）、高校官网（招生简章、导师信息）、考研论坛（考生评价、备考经验），累计采集全国500所高校、1000个专业数据，数据量达10亿条以上。

2. 存储层

HDFS分布式存储：原始数据按年份、院校分块存储，支持PB级数据高容错性存储与高吞吐量访问。例如，2024年数据存储路径为/data/2024/admission/。
Hive数据仓库：构建结构化表（如school_info、major_score），通过HiveQL实现数据聚合与关联分析。例如，查询某高校近5年报录比：
```
 
```
sql

SELECT year, enrollment_rate FROM major_score
WHERE school_name='清华大学' AND major='计算机科学与技术';

3. 处理层

PySpark特征工程：
- 数据清洗：过滤缺失值（如报考人数为空时删除记录），填充合理默认值（录取人数缺失时填充同专业历史均值）。
- 特征提取：统计特征（近5年分数线标准差、报考人数增长率）、文本特征（TF-IDF从招生简章提取“扩招”“缩招”关键词）、时间特征（年、月、报考高峰期二进制标记）。
- 降维处理：PCA算法将100+维特征降至20-30维，保留95%以上方差。

4. 模型训练层

分数线预测模型：
- 时间序列模型：Prophet自动处理季节性与节假日效应，捕捉年度趋势。
- 机器学习模型：XGBoost（参数优化：max_depth=6, learning_rate=0.1）处理非线性关系，随机森林评估特征重要性（筛选Top-20关键特征）。
- 深度学习模型：LSTM网络捕捉长期依赖性，解决传统RNN梯度消失问题。
- 集成学习：Stacking框架融合多模型预测结果，以Prophet为第一层，XGBoost与随机森林为第二层，线性回归加权输出。
院校推荐模型：
- 多目标优化算法：MOEA/D同时优化分数线匹配度（f1=1−500∣uscore−pscore∣）、地域偏好（余弦相似度）、专业课程匹配度（f3=∣pcourses∣∣ucourses∩pcourses∣）。
- 混合推荐策略：协同过滤（基于用户历史行为）与内容推荐（基于院校属性）结合，为保守型考生推荐录取概率>80%的院校，为冲刺型考生推荐50%-80%概率的院校。

5. 应用层

Web界面：Flask框架构建API接口，ECharts动态渲染分数线趋势图、竞争热度地图（按省份/院校类型分组统计报考人数）。
实时更新：Spark Streaming监听HDFS数据变更，触发模型增量训练与预测结果更新。

三、关键技术实现

1. 分布式爬虫示例

python

	`import scrapy`
	`from scrapy_splash import SplashRequest`

	`class ScoreSpider(scrapy.Spider):`
	`name = 'score_spider'`
	`start_urls = ['https://yz.chsi.com.cn/sch/search.do']`

	`def start_requests(self):`
	`for url in self.start_urls:`
	`yield SplashRequest(`
	`url,`
	`callback=self.parse_school_list,`
	`endpoint='render.html',`
	`args={'wait': 3} # 等待页面加载完成`
	`)`

	`def parse_school_list(self, response):`
	`for school_url in response.css('.school-item a::attr(href)').getall():`
	`yield SplashRequest(`
	`school_url,`
	`callback=self.parse_school_detail,`
	`meta={'school_name': response.css('.school-name::text').get()}`
	`)`

	`def parse_school_detail(self, response):`
	`school_name = response.meta['school_name']`
	`for major in response.css('.major-item'):`
	`yield {`
	`'school': school_name,`
	`'major': major.css('.major-name::text').get(),`
	`'year': 2024,`
	`'score': major.css('.score::text').get(),`
	`'enrollment': major.css('.enrollment::text').get()`
	`}`

2. PySpark特征工程示例

python

	`from pyspark.sql import SparkSession`
	`from pyspark.ml.feature import VectorAssembler, StandardScaler`

	`spark = SparkSession.builder.appName("GradScorePred").getOrCreate()`
	`df = spark.read.csv("hdfs:///data/admission.csv", header=True, inferSchema=True)`

	`# 填充缺失值`
	`df = df.fillna({'enrollment_rate': df.approxQuantile("enrollment_rate", [0.5], 0)[0]})`

	`# 特征标准化`
	`assembler = VectorAssembler(`
	`inputCols=["year", "enrollment_rate", "popularity_index"],`
	`outputCol="features"`
	`)`
	`scaler = StandardScaler(inputCol="features", outputCol="scaled_features")`
	`pipeline = assembler.transform(df).pipe(scaler)`

3. XGBoost模型训练示例

python

	`from pyspark.ml.regression import XGBoostRegressor`
	`from pyspark.ml.evaluation import RegressionEvaluator`

	`xgb = XGBoostRegressor(`
	`featuresCol="scaled_features",`
	`labelCol="score",`
	`maxDepth=6,`
	`learningRate=0.1`
	`)`
	`model = xgb.fit(pipeline)`
	`predictions = model.transform(pipeline)`

	`evaluator = RegressionEvaluator(`
	`labelCol="score",`
	`predictionCol="prediction",`
	`metricName="rmse"`
	`)`
	`print(f"RMSE: {evaluator.evaluate(predictions)}")`