報告題目：基于Hadoop+Spark的知識圖譜高考推薦與預測系統(tǒng)

一、研究背景與意義

隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，高考推薦與預測系統(tǒng)的需求日益增長。傳統(tǒng)的推薦系統(tǒng)主要依賴于基于規(guī)則的方法或簡單的統(tǒng)計模型，無法處理大規(guī)模、高維度的數(shù)據(jù)，也無法捕捉到復雜的用戶興趣和行為模式。同時，高考作為人生的重要階段，對于學生的未來發(fā)展具有決定性作用，因此需要更加精準的預測和推薦。

基于Hadoop+Spark的知識圖譜高考推薦與預測系統(tǒng)旨在解決這一問題。通過利用Hadoop的大數(shù)據(jù)處理能力和Spark的快速計算能力，結(jié)合知識圖譜技術(shù)，對高考數(shù)據(jù)進行深度挖掘和分析，實現(xiàn)更加精準的推薦和預測。

二、研究內(nèi)容與方法

1. 研究內(nèi)容

本研究將圍繞以下三個方面展開：

（1）數(shù)據(jù)采集與預處理：收集高考相關(guān)數(shù)據(jù)，如學生個人信息、成績、興趣愛好等，并進行數(shù)據(jù)清洗、整合和格式轉(zhuǎn)換。

（2）知識圖譜構(gòu)建：利用機器學習、自然語言處理等技術(shù)，從文本、圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取有用的信息，構(gòu)建高考知識圖譜。

（3）推薦與預測模型構(gòu)建：基于Hadoop+Spark框架，利用機器學習、深度學習等技術(shù)，構(gòu)建推薦和預測模型，實現(xiàn)對學生未來發(fā)展的精準預測和個性化推薦。

1. 研究方法

本研究將采用以下方法：

（1）文獻綜述：對相關(guān)研究進行梳理和分析，了解研究現(xiàn)狀和發(fā)展趨勢。

（2）實證分析：通過對實際數(shù)據(jù)的分析和挖掘，驗證模型的可行性和有效性。

（3）模型優(yōu)化：根據(jù)實證分析結(jié)果，對模型進行優(yōu)化和改進，提高預測準確率和推薦效果。

三、預期成果與創(chuàng)新點

本研究預期能夠?qū)崿F(xiàn)以下成果：

（1）構(gòu)建一個基于Hadoop+Spark的知識圖譜高考推薦與預測系統(tǒng)，提高推薦和預測的精準度和個性化程度。

（2）提出一種新的數(shù)據(jù)采集與預處理方法，能夠有效地從多源數(shù)據(jù)中提取有用的信息，并轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)。

（3）構(gòu)建一個高效、可擴展的數(shù)據(jù)處理和分析平臺，能夠處理大規(guī)模的高考數(shù)據(jù)，并從中提取有用的知識。

創(chuàng)新點如下：

（1）將大數(shù)據(jù)、機器學習、深度學習等技術(shù)應(yīng)用于高考推薦和預測領(lǐng)域，突破傳統(tǒng)方法的限制，提高預測準確率和推薦效果。

（2）提出一種新的知識圖譜構(gòu)建方法，從非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取有用的信息，并轉(zhuǎn)化為結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，擴展了知識圖譜的應(yīng)用范圍。

四、技術(shù)路線與進度安排

1. 技術(shù)路線

本研究的技術(shù)路線如下：

（1）數(shù)據(jù)采集與預處理：收集多源數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)清洗、整合和格式轉(zhuǎn)換。

（2）知識圖譜構(gòu)建：利用機器學習、自然語言處理等技術(shù)，從文本、圖片等非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取有用的信息，構(gòu)建高考知識圖譜。

（3）推薦與預測模型構(gòu)建：基于Hadoop+Spark框架，利用機器學習、深度學習等技術(shù)，構(gòu)建推薦和預測模型。

（4）模型優(yōu)化與評估：根據(jù)實證分析結(jié)果，對模型進行優(yōu)化和改進，提高預測準確率和推薦效果。

1. 進度安排

本研究計劃分為以下幾個階段：

（1）第一階段（1-3個月）：進行文獻綜述和需求分析，確定研究內(nèi)容和目標。

（2）第二階段（4-6個月）：進行數(shù)據(jù)采集與預處理、知識圖譜構(gòu)建等工作。

流程：爬取陽光高考約50-100W歷年高考數(shù)據(jù)(含2023年)存入mysql;使用dump命令將省控線、專業(yè)線、專業(yè)、學校、省份、軟科排名、QS排名等表導出csv存到hdfs上;使用hive基于CSV文件建立數(shù)據(jù)倉庫;一部分數(shù)據(jù)使用Spark進行實時分析，一部分數(shù)據(jù)使用Hive進行離線分析;分析結(jié)果使用sqoop導入mysql;使用flask+echarts進行可視化大屏實現(xiàn)。 開發(fā)技術(shù)：spark hadoop hive sqoop echarts flask requests爬蟲技術(shù) mysql 為啥不直接分析mysql中的數(shù)據(jù)？海量上百萬的數(shù)據(jù)加上連表查詢的話mysql不如hive數(shù)據(jù)倉庫可靠和穩(wěn)定，mysql很容易宕機以及響應(yīng)慢！ 創(chuàng)新點：爬蟲、大屏、hadoop+hive離線計算+spark實時計算雙實現(xiàn)、海量真實數(shù)據(jù) 如果你還覺得本系統(tǒng)太low13,本系統(tǒng)可以無縫銜接1秒內(nèi)選裝以下系統(tǒng)的推薦算法(深度學習4種)、預測算法(卷積神經(jīng))、后臺管理，感興趣的話可以看下面：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