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技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。
主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。
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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，结合大数据处理、机器学习与个性化推荐技术，供参考：
任务书：Hadoop+Spark+Hive考研分数线预测与考研推荐系统
一、项目背景
随着考研人数逐年攀升，考生面临院校选择难、信息不对称、备考资源分散等问题。传统考研平台仅提供基础数据查询功能，缺乏智能化分析（如分数线预测、个性化院校推荐）。本项目基于Hadoop生态体系（Hadoop+Spark+Hive），结合时间序列分析、机器学习算法与协同过滤技术，构建一套考研分数线预测与推荐系统，帮助考生科学规划备考策略，提升上岸成功率。
二、项目目标
- 数据整合与存储：利用Hadoop HDFS存储多源考研数据（历年分数线、院校招生计划、考生行为日志、备考资源）。
- 分数线预测：基于Spark MLlib构建时间序列模型（如ARIMA、LSTM），预测目标院校未来分数线趋势。
- 个性化推荐：通过Hive数据仓库分析考生画像（本科院校、专业、成绩、备考偏好），结合协同过滤算法推荐适合的院校与备考资源。
- 实时交互：开发Web/移动端应用，提供分数线查询、智能推荐、备考进度跟踪等功能。
- 可视化评估：可视化展示预测结果与推荐逻辑，支持考生决策对比与系统效果评估。
三、任务分工与职责
1. 数据采集与清洗团队
- 任务：
- 爬取公开数据源（研招网、院校官网、考研论坛）获取历年分数线、招生简章、考生评价。
- 采集用户行为数据（如搜索记录、收藏院校、模拟测试成绩）。
- 清洗数据（处理缺失值、标准化专业名称、去重）。
- 交付物：数据采集脚本、清洗规则文档、结构化数据集。
2. Hadoop集群与Hive数据仓库团队
- 任务：
- 部署Hadoop集群（HDFS+YARN），配置分布式存储与计算资源。
- 基于Hive设计数据仓库分层模型：
- ODS层：存储原始数据（分数线、招生计划、用户日志）。
- DWD层：清洗转换后的明细数据（按院校、专业、年份分区）。
- DWS层：聚合数据（如院校录取率、专业热度排名）。
- ADS层：应用数据（预测结果、推荐列表）。
- 编写HiveQL脚本生成院校特征（如报录比、复试差额比）与考生画像（如成绩分布、偏好标签）。
- 交付物：集群部署文档、数据仓库设计图、Hive脚本。
3. 分数线预测模型开发团队
- 任务：
- 离线预测：
- 使用Spark MLlib实现时间序列模型（ARIMA/LSTM），输入历史分数线、招生人数、报考人数，输出未来3年预测值。
- 结合线性回归模型分析外部因素（如政策变化、经济形势）对分数线的影响。
- 模型评估：
- 划分训练集与测试集，计算均方误差（MSE）、平均绝对误差（MAE）。
- 对比不同模型效果，优化超参数（如LSTM隐藏层维度）。
- 离线预测：
- 交付物：预测模型代码、评估报告、预测结果数据集。
4. 考研推荐系统开发团队
- 任务：
- 院校推荐：
- 基于协同过滤算法（User-based CF）推荐与目标考生背景相似的成功上岸院校。
- 结合内容相似度算法（TF-IDF提取专业课程关键词）推荐学科匹配度高的院校。
- 资源推荐：
- 根据考生备考进度（如基础阶段、强化阶段）推荐真题、网课、参考书。
- 利用Spark Streaming处理实时行为（如新收藏院校），动态更新推荐列表。
- 院校推荐：
- 交付物：推荐算法代码、推荐结果数据集、实时处理逻辑文档。
5. 系统集成与前端开发团队
- 任务：
- 开发Web应用后端（Spring Boot），提供分数线查询API、推荐接口、用户管理功能。
- 使用ECharts/AntV实现可视化：
- 分数线趋势图（折线图+预测区间）。
- 院校对比雷达图（录取率、报录比、专业排名）。
- 推荐结果卡片式展示（院校简介、预测分数线、匹配度评分）。
- 开发移动端小程序（微信/支付宝），支持备考进度打卡、消息提醒。
- 交付物：前后端代码、API文档、可视化原型图。
6. 测试与运维团队
- 任务：
- 制定测试计划：
- 功能测试（分数线查询、推荐准确性）。
- 性能测试（集群吞吐量、接口响应时间）。
- 安全测试（数据脱敏、权限控制）。
- 监控集群运行状态，处理故障（如数据倾斜、节点宕机）。
- 编写运维手册，制定数据备份策略（每日全量备份+增量备份）。
- 制定测试计划：
- 交付物：测试报告、运维日志、系统部署文档。
四、技术栈
- 存储层：Hadoop HDFS
- 计算层：Spark Core + Spark SQL + Spark Streaming + MLlib
- 数据仓库：Hive
- 缓存与消息队列：Redis（存储热门推荐结果） + Kafka（可选，实时行为流处理）
- 可视化：ECharts/AntV + Superset（监控面板）
- 开发语言：Scala/Python（后端） + Java（Spring Boot） + JavaScript（前端）
- 版本控制：Git
五、时间计划
| 阶段 | 时间 | 里程碑 |
|---|---|---|
| 需求分析与设计 | 第1-2周 | 完成数据模型设计、算法选型、UI原型图 |
| 环境搭建与开发 | 第3-5周 | 集群部署、核心模块开发（Hive/Spark） |
| 模型训练与测试 | 第6-7周 | 分数线预测模型训练、推荐算法验证 |
| 系统集成与优化 | 第8周 | API对接、可视化开发、性能调优 |
| 交付与验收 | 第9周 | 上线试运行、用户反馈收集、项目验收 |
六、验收标准
- 功能完整性：
- 支持分数线预测（误差≤5%）、院校推荐（精准率≥25%）、资源推荐（点击率≥15%）。
- 实时推荐延迟≤500ms，离线任务完成时间≤8分钟（百万级数据）。
- 预测效果：
- 分数线预测MSE≤10（以近5年数据为基准）。
- 院校推荐NDCG@10≥0.4（评估推荐排序质量）。
- 系统性能：
- 集群吞吐量≥5万条/小时（用户行为日志处理）。
- 高可用性：支持节点故障自动恢复，数据备份恢复成功率100%。
- 文档完备性：
- 包含设计文档、用户手册、运维指南、测试报告。
七、风险评估与应对
- 数据质量问题：与权威数据源（如研招网）对接，增加人工校验环节。
- 模型过拟合：采用交叉验证、正则化技术优化模型泛化能力。
- 冷启动问题：对新用户推荐热门院校，结合用户主动填报信息（如目标专业）优化推荐。
项目负责人（签字）：
日期：
此任务书可根据实际需求扩展，例如增加社交功能（考生社区、学长学姐答疑）或引入更复杂的深度学习模型（如Transformer用于文本语义分析）。
运行截图
推荐项目
上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)
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
2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！
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