计算机毕业设计之基于大数据技术的高校考研推荐系统
本研究针对考研信息需求激增与现有推荐系统不足的问题，开发了基于大数据技术的高校考研推荐系统。系统采用Hadoop、Spark、Vue等技术框架，通过Scrapy爬虫从掌上考研网获取分数线、专业类别等数据，利用Echarts实现可视化分析（分数排名、录取趋势等）。核心功能是基于用户成绩数据，通过线性回归模型为计算机专业考生推荐合适院校。系统不仅提升了考研信息服务的精准度，还推动了教育资源配置优化与数
随着每年考研人数的不断增加，学生对于考研信息的需求也日益增长。然而，目前市场上存在的大部分考研推荐系统都存在数据不全面、推荐不精准等问题，无法满足学生的实际需求。因此，开发一款基于大数据技术的高校考研推荐系统，系统的技术包括hadoop，spark，vue，echarts，pandas，django等。系统首先通过Scrapy爬虫技术从掌上考研网爬取大量考研数据，包括分数线、专业类别、各科成绩等。这些数据经过处理和分析，通过Echarts技术实现可视化展示，如各专业分数排名、比例统计和录取总分趋势等。用户可输入自己的成绩信息，系统基于线性回归模型为其推荐适合的计算机专业学校。此系统的开发不仅为学生提供了便捷、精准的学校推荐服务，还促进了教育资源的优化配置，对提高考研成功率具有积极意义。同时，系统所采用的大数据技术为教育行业的数字化转型提供了有力支持。
图4.2系统功能模块图
图5.4系统主界面图
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