基于spark的高考志愿推荐系统

### 高考志愿推荐系统架构设计

#### 使用Spark实现高考志愿推荐系统的架构概述

为了构建高效的高考志愿推荐系统，采用Spark作为主要的数据处理引擎是一个明智的选择。此系统不仅依赖于强大的数据处理能力，还融合了多种先进的算法和技术来提升推荐效果。

#### 数据收集与预处理阶段

在这一阶段，系统会从多个渠道获取必要的输入数据，包括但不限于历年高考成绩分布、各高校录取分数线以及不同专业的就业情况等信息[^1]。这些原始资料经过初步筛选后会被导入到Spark环境中做进一步的清理工作：

from pyspark.sql import SparkSession

spark = SparkSession.builder.appName("CollegeRecommendation").getOrCreate()

# 加载历史高考分数数据集
historical_scores_df = spark.read.csv('path/to/historical_scores', header=True, inferSchema=True)

# 清洗并转换数据格式以便后续分析使用
cleaned_data = historical_scores_df.dropna().select(['year', 'province', 'score'])

#### 特征工程模块

在此部分，通过对已有数据进行特征提取和变换操作，形成有助于训练模型的新属性集合。例如计算每所大学在过去几年内的平均录取分差值变化趋势；统计特定地区内某学科方向的人才需求增长率等等[^2]。

from pyspark.ml.feature import VectorAssembler

assembler = VectorAssembler(inputCols=['avg_score_diff', 'talent_demand_growth'], outputCol='features')

feature_vector = assembler.transform(cleaned_data)

#### 推荐算法选择与集成

考虑到单一类型的预测方法可能存在局限性，在实际应用中通常会选择组合几种不同的策略共同作用以达到更优的结果。比如可以先运用协同过滤找出相似度较高的院校群体，再借助内容型匹配方式针对个人兴趣偏好做出最终决策建议[^3]。

from pyspark.ml.recommendation import ALS

als_model = ALS(userCol="student_id", itemCol="university_code", ratingCol="preference_rating")

recommendations = als_model.fit(feature_vector).transform(feature_vector)

#### 结果展示界面开发

最后一步就是搭建友好的交互式前端页面供用户查询浏览。这里可以根据具体业务场景灵活选用各类可视化工具库完成图表绘制等功能，从而让整个流程更加直观易懂[^4]。