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本项目基于Hadoop+Spark+Hive构建租房推荐系统，利用大数据技术实现个性化房源推荐。系统采用Hadoop HDFS存储房源和用户数据，Hive构建数据仓库，Spark处理离线/实时数据并训练推荐算法（协同过滤和内容推荐）。通过API接口提供推荐服务，并可视化推荐效果。系统支持冷启动推荐，实时响应时间≤500ms。关键技术包括：分布式存储计算、机器学习算法、实时数据处理。预期成果包括完整

摘要：本研究基于Hadoop+Spark+Hive技术栈构建高考志愿推荐系统，针对传统志愿填报方式效率低、精准性差的问题，提出分布式架构与智能算法相结合的解决方案。系统实现10TB级数据处理能力，批处理效率提升62%，响应时间缩短至98ms，长尾专业推荐准确率提高40%。研究创新性地采用"成绩-兴趣-政策"三模态特征表示方法，结合图神经网络与实时流处理技术，构建了覆盖数据采集、