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)

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介绍资料

以下是一份关于《Hadoop+PySpark+Scrapy爬虫考研分数线预测》的任务书模板，供参考：

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任务书：基于Hadoop+PySpark+Scrapy的考研分数线预测系统

一、项目背景与目标

1. 背景
   考研分数线受报考人数、试题难度、招生政策等多因素影响，传统预测方法依赖人工统计和简单模型，效率低且准确性不足。
   大数据技术（Hadoop、PySpark）可处理海量历史数据，结合爬虫（Scrapy）实时获取动态信息，构建智能化预测模型。

2. 目标

   • 开发分布式爬虫系统，抓取考研相关数据（历史分数线、报考人数、院校招生计划等）。
   • 构建基于Hadoop+PySpark的数据处理与分析平台，挖掘影响分数线的关键因素。
   • 训练机器学习模型（如线性回归、随机森林），实现考研分数线的动态预测。
   • 验证模型准确性，提供可视化预测结果。

二、任务分工与职责

1. 数据采集组（Scrapy爬虫开发）
   • 任务：
     • 设计Scrapy爬虫框架，抓取目标网站（如研招网、各高校官网）的考研数据。
     • 处理反爬机制（IP代理、User-Agent轮换、动态加载页面解析）。
     • 存储原始数据至HDFS或本地数据库（MySQL/MongoDB）。
   • 输出：原始数据集（CSV/JSON格式）。
2. 数据处理组（Hadoop+PySpark）
   • 任务：
     • 搭建Hadoop集群，配置HDFS和YARN资源管理。
     • 使用PySpark清洗、去重、转换数据（如处理缺失值、异常值）。
     • 特征工程：提取影响分数线的特征（如报考人数增长率、试题难度系数）。
   • 输出：清洗后的结构化数据集。
3. 模型构建组（机器学习与预测）
   • 任务：
     • 基于PySpark MLlib或Scikit-learn训练预测模型。
     • 优化模型参数（如网格搜索、交叉验证）。
     • 评估模型性能（MAE、RMSE、R²等指标）。
   • 输出：训练好的模型文件及评估报告。
4. 可视化与部署组
   • 任务：
     • 使用Matplotlib/Seaborn或ECharts生成预测结果可视化图表。
     • 开发Web界面（Flask/Django）展示预测结果与历史趋势。
     • 部署系统至云端（如AWS/阿里云）或本地服务器。
   • 输出：可视化报告与系统部署文档。

三、技术栈与工具

• 数据采集：Scrapy、Requests、Selenium（处理动态页面）。
• 分布式存储与计算：Hadoop（HDFS、YARN）、PySpark。
• 数据处理：Pandas、NumPy、PySpark SQL。
• 机器学习：Scikit-learn、PySpark MLlib、XGBoost。
• 可视化：Matplotlib、Seaborn、ECharts。
• 部署：Flask/Django、Docker、Linux服务器。

四、时间计划

阶段	时间	任务内容
需求分析与设计	第1-2周	确定数据源、技术选型、系统架构设计。
爬虫开发与测试	第3-4周	完成Scrapy爬虫编写，抓取并存储原始数据。
数据处理与特征工程	第5-6周	使用Hadoop+PySpark清洗数据，提取特征。
模型训练与优化	第7-8周	训练预测模型，调整参数并评估性能。
可视化与部署	第9-10周	开发Web界面，部署系统并编写文档。
验收与总结	第11-12周	测试系统稳定性，提交最终报告与代码。

五、预期成果

1. 分布式爬虫系统，可高效抓取考研相关数据。
2. 基于Hadoop+PySpark的数据处理流水线。
3. 考研分数线预测模型（准确率≥85%）。
4. 可视化Web平台，支持历史数据查询与未来预测。
5. 完整的技术文档与用户手册。

六、风险评估与应对

1. 数据源变更：目标网站结构更新导致爬虫失效。
   • 应对：定期维护爬虫，增加自动化适配逻辑。
2. 集群性能瓶颈：Hadoop集群资源不足。
   • 应对：优化资源分配，采用弹性云服务扩容。
3. 模型过拟合：训练数据量不足或特征选择不当。
   • 应对：增加数据多样性，使用正则化与交叉验证。

七、验收标准

1. 爬虫系统可稳定运行，每日抓取数据量≥10万条。
2. 数据处理流程在1小时内完成百万级数据清洗。
3. 预测模型在测试集上的MAE误差≤5分。
4. Web界面响应时间≤2秒，支持并发访问≥100人。

项目负责人：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

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此任务书可根据实际需求调整技术细节和时间安排。

运行截图

推荐项目

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项目案例

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