基于Hadoop的SRS學生推薦系統(tǒng)的設計與實現(xiàn).pdf

1、隨著數(shù)據(jù)量的日益增加，大數(shù)據(jù)時代已經(jīng)到來。大學通過歷年的招生辦學存儲了大量的學生數(shù)據(jù)，申請學校的留學生們在選擇學校進行申請的過程中也產(chǎn)生了大量數(shù)據(jù)。一方面，大量數(shù)據(jù)使得學校存儲系統(tǒng)難以進行數(shù)據(jù)存儲，快速查詢和數(shù)據(jù)分析處理并且造成了大量數(shù)據(jù)資源的浪費。另一方面，學生在選擇留學和申請專業(yè)前，不清楚什么專業(yè)適合自己學習。針對這些問題，高校可以重新分析積攢的學生數(shù)據(jù)，進行數(shù)據(jù)挖掘和數(shù)據(jù)分析，使信息管理更高效，通過專業(yè)測評進行專業(yè)推薦。
　

2、　為了實現(xiàn)學生專業(yè)推薦功能，針對大量學生數(shù)據(jù)進行數(shù)據(jù)挖掘，靜態(tài)分析，我們開發(fā)了基于Hadoop的SRS學生推薦系統(tǒng)。本系統(tǒng)基于Hadoop平臺，使用Servlet實現(xiàn)客戶端與服務器端的通訊。首先通過靜態(tài)分析和提取影響因子的方法分析原始數(shù)據(jù)，設計系統(tǒng)框架；其次結(jié)合HDFS和HBase存儲管理大量學生數(shù)據(jù)；再通過MapReduce框架和KNN鄰近算法處理數(shù)據(jù)；最終通過Severs生成能適合目標學生的推薦大學專業(yè)信息列表呈現(xiàn)給學生用戶。該項目