计算机毕业设计hadoop+spark+hive考研分数线预测 考研推荐系统 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

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介绍资料

以下是一份关于《Hadoop+Spark+Hive考研分数线预测与考研推荐系统》的任务书模板，涵盖技术架构、任务分解与实施路径，供参考：

---

任务书：基于Hadoop+Spark+Hive的考研分数线预测与个性化推荐系统

一、项目背景与目标

1. 背景
   考研（全国硕士研究生统一招生考试）竞争激烈，考生需根据目标院校/专业的历年分数线、报录比、试题难度等数据制定备考策略。传统信息获取方式依赖人工整理，存在数据分散、更新滞后、分析维度单一等问题。本系统结合Hadoop（分布式存储）、Spark（分布式计算）与Hive（数据仓库），实现：
   • 考研分数线预测：基于历史数据（如2010-2023年）构建预测模型，预测目标院校/专业次年分数线。
   • 个性化推荐系统：根据考生背景（本科院校、成绩、备考时间）推荐匹配的院校/专业，提升备考效率。
2. 目标
   • 构建分布式数据处理平台，支持多源考研数据（分数线、报录比、招生简章）的存储与清洗。
   • 开发预测模型（如线性回归、XGBoost），预测分数线误差率≤5%。
   • 实现“考生-院校”双向匹配推荐，推荐准确率（用户点击率）提升20%。

二、技术架构

层级	技术组件	功能说明
数据层	Hadoop HDFS + Hive	存储原始考研数据（CSV/JSON格式），包括： - 历年分数线（院校/专业/年份/单科线/总分线） - 报录比（报考人数/录取人数） - 考生反馈数据（备考时长、成绩提升幅度）。
计算层	Spark Core + Spark MLlib	分布式清洗数据、特征工程（如计算分数线波动率）、训练预测模型、生成推荐列表。
模型层	XGBoost + 协同过滤	分数线预测使用XGBoost回归模型；推荐系统结合基于内容的推荐（院校标签匹配）与协同过滤（考生行为相似度）。
服务层	Flask + ECharts	提供RESTful API（如/predict、/recommend），前端展示预测结果与推荐列表（折线图、表格）。

三、任务分解与实施计划

阶段1：数据采集与存储（1周）

1. 数据来源
   • 公开数据集：中国研究生招生信息网（研招网）、各院校官网（如清华大学研究生院）、考研论坛（如“考研帮”）。
   • 爬虫补充：爬取非结构化数据（如招生简章中的特殊要求），存储至HDFS。
2. 数据存储
   • 按数据类型分区存储至HDFS，例如：

     1/data/kaoyan/score/year=2023/school=清华大学/major=计算机科学与技术.csv
     2/data/kaoyan/enrollment/year=2023/school=北京大学/major=金融.json

   • 使用Hive创建外部表，定义字段类型（如school STRING, major STRING, year INT, total_score FLOAT）。

阶段2：数据清洗与预处理（2周）

1. 数据清洗（Spark）
   • 缺失值处理：分数线缺失的院校/专业，用同省份其他院校均值填充。
   • 异常值过滤：删除报录比>100（可能为数据错误）或分数线低于国家线的记录。
   • 数据归一化：将分数线、报录比等特征缩放到[0,1]区间。
2. 特征工程
   • 提取时间特征：年份、是否为“大小年”（如2023年为“大年”，报录比高）。
   • 计算波动率：某专业近5年分数线标准差，作为模型输入特征。
   • 标签编码：将院校层级（985/211/双非）转换为数值（如985→3, 211→2）。

阶段3：分数线预测模型开发（3周）

1. 模型选择
   • 基准模型：线性回归（快速验证数据线性关系）。
   • 进阶模型：XGBoost（处理非线性关系，支持特征重要性分析）。
2. 模型训练（Spark MLlib）
   • 划分训练集/测试集（8:2），使用Spark的CrossValidator调参：

     python

     1from pyspark.ml.tuning import CrossValidator, ParamGridBuilder
     2from pyspark.ml.regression import XGBoostRegressor
     3
     4xgb = XGBoostRegressor(featuresCol="features", labelCol="total_score")
     5param_grid = ParamGridBuilder() \
     6    .addGrid(xgb.maxDepth, [3, 5, 7]) \
     7    .addGrid(xgb.eta, [0.1, 0.01]) \
     8    .build()
     9
     10cv = CrossValidator(estimator=xgb, estimatorParamMaps=param_grid, evaluator=RegressionEvaluator(), numFolds=3)
     11model = cv.fit(train_df)

3. 模型评估
   • 计算MAE（平均绝对误差）与R²（决定系数），目标MAE≤5分（如预测清华大学计算机总分线380分，实际385分，误差5分内）。

**阶段4：推荐系统开发（2周）

1. 推荐策略设计
   • 基于内容的推荐：根据考生本科院校、成绩、备考时长，匹配院校招生要求（如“985院校优先”）。
   • 协同过滤推荐：计算考生行为相似度（如备考时长、目标专业相似度），推荐相似考生选择的院校。
2. 推荐算法实现（Spark）
   • 使用Spark ALS训练用户-院校隐向量，生成Top-N推荐：

     python

     1from pyspark.ml.recommendation import ALS
     2
     3als = ALS(maxIter=10, regParam=0.01, userCol="user_id", itemCol="school_major", ratingCol="rating")
     4model = als.fit(train_df)
     5recommendations = model.recommendForAllUsers(3)  # 每个用户推荐3个院校

3. 冷启动处理
   • 新考生：根据成绩匹配同分数段历史考生选择的院校。
   • 新院校：根据专业相似度（如“计算机科学与技术”与“软件工程”）推荐。

阶段5：系统开发与部署（2周）

1. 后端服务
   • 使用Flask实现两个接口：
     • /predict：输入院校/专业名称，返回预测分数线（如{"school": "清华大学", "major": "计算机", "predicted_score": 380}）。
     • /recommend：输入考生信息（成绩、备考时长），返回推荐院校列表（含预测分数线与报录比）。
2. 前端可视化
   • 基于ECharts开发仪表盘，展示：
     • 目标院校历年分数线趋势图。
     • 推荐院校列表（按匹配度排序，支持点击查看详情）。
3. 部署环境
   • 集群环境：3节点Hadoop+Spark集群（测试环境可用Docker Compose模拟）。
   • 模型服务：将训练好的XGBoost模型保存为PMML格式，通过Spark加载推理。

四、预期成果

1. 技术成果
   • 分布式数据处理管道（Spark脚本+Hive表结构文档）。
   • 训练好的XGBoost模型（或PMML文件）与推荐算法代码。
   • 可运行的Docker镜像（含Spark、Flask、ECharts服务）。
2. 分析报告
   • 分数线预测误差分析报告（对比线性回归与XGBoost效果）。
   • 推荐系统AB测试结果（如用户点击率提升20%）。
3. 演示系统
   • Web界面支持输入院校名称查看预测分数线，或输入考生信息获取推荐列表。
   • 示例查询：

     1GET /predict?school=清华大学&major=计算机
     2GET /recommend?score=360&preparation_months=6

五、风险评估与应对

风险类型	描述	应对方案
数据缺失风险	某些院校/专业历史数据不足（如新开设专业）。	使用同省份其他院校数据填充，或标记为“数据不足”。
模型过拟合风险	XGBoost在训练集上表现好，测试集误差大。	增加正则化项（如reg_lambda=0.1），使用交叉验证调参。
推荐冷启动风险	新考生无历史行为数据。	结合内容推荐（如成绩匹配）与热门院校推荐。

六、团队分工

角色	职责
数据工程师	负责Hadoop/Hive环境搭建、数据采集与清洗。
算法工程师	开发分数线预测模型与推荐算法，优化模型参数。
后端开发	实现Flask接口，封装预测与推荐逻辑。
前端开发	开发ECharts可视化界面，优化用户体验。
测试工程师	编写单元测试（如PyTest），验证接口性能与推荐准确性。

七、时间计划

阶段	时间	里程碑
数据采集与存储	第1周	完成HDFS数据存储与Hive表创建。
数据清洗与预处理	第2-3周	生成清洗后的数据集，完成特征工程。
分数线预测模型开发	第4-6周	XGBoost模型训练完成，MAE≤5分。
推荐系统开发	第7-8周	完成ALS协同过滤推荐，冷启动方案验证。
系统开发与部署	第9-10周	API通过Postman测试，Web界面上线。

备注：若数据量较小（如仅覆盖部分省份院校），可简化Hadoop集群，使用单机版Spark（Spark Local Mode）降低资源消耗。

运行截图

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