大数据毕业设计Hadoop+Spark知识图谱高考推荐系统 高考预测系统 知识图谱 计算机毕设

报告题目：基于Hadoop+Spark的知识图谱高考推荐与预测系统

一、研究背景与意义

随着大数据时代的到来，高考推荐与预测系统的需求日益增长。传统的推荐系统主要依赖于基于规则的方法或简单的统计模型，无法处理大规模、高维度的数据，也无法捕捉到复杂的用户兴趣和行为模式。同时，高考作为人生的重要阶段，对于学生的未来发展具有决定性作用，因此需要更加精准的预测和推荐。

基于Hadoop+Spark的知识图谱高考推荐与预测系统旨在解决这一问题。通过利用Hadoop的大数据处理能力和Spark的快速计算能力，结合知识图谱技术，对高考数据进行深度挖掘和分析，实现更加精准的推荐和预测。

二、研究内容与方法

1. 研究内容

本研究将围绕以下三个方面展开：

（1）数据采集与预处理：收集高考相关数据，如学生个人信息、成绩、兴趣爱好等，并进行数据清洗、整合和格式转换。

（2）知识图谱构建：利用机器学习、自然语言处理等技术，从文本、图片等非结构化数据中提取有用的信息，构建高考知识图谱。

（3）推荐与预测模型构建：基于Hadoop+Spark框架，利用机器学习、深度学习等技术，构建推荐和预测模型，实现对学生未来发展的精准预测和个性化推荐。

1. 研究方法

本研究将采用以下方法：

（1）文献综述：对相关研究进行梳理和分析，了解研究现状和发展趋势。

（2）实证分析：通过对实际数据的分析和挖掘，验证模型的可行性和有效性。

（3）模型优化：根据实证分析结果，对模型进行优化和改进，提高预测准确率和推荐效果。

三、预期成果与创新点

本研究预期能够实现以下成果：

（1）构建一个基于Hadoop+Spark的知识图谱高考推荐与预测系统，提高推荐和预测的精准度和个性化程度。

（2）提出一种新的数据采集与预处理方法，能够有效地从多源数据中提取有用的信息，并转化为结构化数据。

（3）构建一个高效、可扩展的数据处理和分析平台，能够处理大规模的高考数据，并从中提取有用的知识。

创新点如下：

（1）将大数据、机器学习、深度学习等技术应用于高考推荐和预测领域，突破传统方法的限制，提高预测准确率和推荐效果。

（2）提出一种新的知识图谱构建方法，从非结构化数据中提取有用的信息，并转化为结构化数据，扩展了知识图谱的应用范围。

四、技术路线与进度安排

1. 技术路线

本研究的技术路线如下：

（1）数据采集与预处理：收集多源数据，进行数据清洗、整合和格式转换。

（2）知识图谱构建：利用机器学习、自然语言处理等技术，从文本、图片等非结构化数据中提取有用的信息，构建高考知识图谱。

（3）推荐与预测模型构建：基于Hadoop+Spark框架，利用机器学习、深度学习等技术，构建推荐和预测模型。

（4）模型优化与评估：根据实证分析结果，对模型进行优化和改进，提高预测准确率和推荐效果。

1. 进度安排

本研究计划分为以下几个阶段：

（1）第一阶段（1-3个月）：进行文献综述和需求分析，确定研究内容和目标。

（2）第二阶段（4-6个月）：进行数据采集与预处理、知识图谱构建等工作。

流程：爬取阳光高考约50-100W历年高考数据(含2023年)存入mysql;使用dump命令将省控线、专业线、专业、学校、省份、软科排名、QS排名等表导出csv存到hdfs上;使用hive基于CSV文件建立数据仓库;一部分数据使用Spark进行实时分析，一部分数据使用Hive进行离线分析;分析结果使用sqoop导入mysql;使用flask+echarts进行可视化大屏实现。 开发技术：spark hadoop hive sqoop echarts flask requests爬虫技术 mysql 为啥不直接分析mysql中的数据？海量上百万的数据加上连表查询的话mysql不如hive数据仓库可靠和稳定，mysql很容易宕机以及响应慢！ 创新点：爬虫、大屏、hadoop+hive离线计算+spark实时计算双实现、海量真实数据 如果你还觉得本系统太low13,本系统可以无缝衔接1秒内选装以下系统的推荐算法(深度学习4种)、预测算法(卷积神经)、后台管理，感兴趣的话可以看下面：https://www.bilibili.com/video/BV1j8411271E/?spm_id_from=333.999.0.0https://www.bilibili.com/video/BV1s8411U7rV/?spm_id_from=333.999.0.0