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作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

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介绍资料

开题报告

题目：Hadoop+PySpark+DeepSeek-R1大模型在线教育大数据分析 慕课Mooc课程推荐系统

一、选题背景

随着信息技术的快速发展，在线教育已成为教育体系的重要组成部分。其灵活性和便捷性使得越来越多的学习者选择通过网络平台获取学习资源。然而，面对海量的在线课程，学习者往往难以快速找到符合自己兴趣和需求的课程。因此，开发一个高效、智能的课程推荐系统，对于提升学习者的学习体验、提高课程资源的利用效率具有重要意义。

Hadoop作为一个开源的分布式框架，具有低成本、高效率处理大规模数据集的能力，同时具有高可扩展性、高可靠性和高可用性等优点，已成为大数据分析的重要工具。PySpark作为Hadoop的补充，提供了更为快速和强大的数据处理能力。而DeepSeek-R1大模型则是一种先进的深度学习模型，在自然语言处理、计算机视觉等多个领域取得了显著成果。结合这三种技术，开发一个针对在线教育平台的慕课推荐系统，能够实现对学习者历史行为、学习偏好等数据的深度分析，为学习者提供个性化的课程推荐服务。

二、研究目的与目标

本研究的主要目的是开发一个基于Hadoop+PySpark+DeepSeek-R1大模型的在线教育大数据分析慕课推荐系统。具体目标包括：

1. 数据收集与预处理：收集学习者的历史行为数据、学习偏好等信息，并进行预处理，以便后续分析。
2. 特征提取与学习者画像构建：从预处理后的数据中提取关键特征，构建学习者的画像，为推荐算法提供精准的用户特征。
3. 推荐算法研究：研究并应用先进的推荐算法，如协同过滤、深度学习等，根据学习者画像和课程资源信息为学习者推荐合适的课程。
4. 系统设计与实现：设计并实现慕课推荐系统的功能模块，包括用户管理、课程资源管理、推荐算法模块等，确保系统的稳定性和易用性。

三、研究内容与方法

本研究将围绕慕课推荐系统的设计与实现展开，具体研究内容包括：

1. 数据收集与预处理：通过在线教育平台收集学习者的历史行为数据、学习偏好等信息，并进行数据清洗、去重、标准化等预处理操作。
2. 特征提取与学习者画像构建：从预处理后的数据中提取关键特征，如学习者的年龄、性别、学习领域偏好、学习时长等，构建学习者的画像。
3. 推荐算法研究：研究并应用协同过滤、深度学习等先进的推荐算法，通过实验验证算法的有效性和准确性。同时，结合课程资源的特性，对算法进行优化和改进。引入DeepSeek-R1大模型进行智能推荐，提高推荐的准确性和个性化水平。
4. 系统设计与实现：基于研究结果，设计并实现慕课推荐系统的功能模块，包括用户管理、课程资源管理、推荐算法模块等。系统应具备用户注册、登录、课程浏览、推荐结果展示等功能，并确保系统的稳定性和易用性。

本研究将采用文献综述、实验验证和案例分析等方法进行研究。通过文献综述，了解慕课推荐系统的研究现状和发展趋势；通过实验验证，验证推荐算法的有效性和准确性；通过案例分析，提炼成功经验和教训，为本研究提供实践参考。

四、预期成果

1. 提出基于Hadoop+PySpark+DeepSeek-R1大模型的慕课推荐系统：实现高效数据存储、处理和分析，为在线教育平台提供有力的数据支持。
2. 设计和实现系统的多个模块：包括数据导入、处理、分析和推荐等模块，实现个性化的课程推荐服务。
3. 开展实验验证和案例分析：验证系统的有效性和可用性，提供实际案例分析，为在线教育平台优化资源配置和推荐策略提供建议。

五、研究计划与时间表

1. 2025年3月-2025年4月：进行文献综述和需求分析，明确研究目标和内容，收集并整理相关数据集。
2. 2025年5月-2025年6月：进行数据收集与预处理工作，包括编写爬虫程序、数据清洗、去重、格式化等。同时，搭建Hadoop和PySpark集群环境。
3. 2025年7月-2025年8月：进行特征提取与学习者画像构建工作，为推荐算法提供用户特征。
4. 2025年9月-2025年10月：研究并应用推荐算法，进行实验验证和结果分析。同时，引入DeepSeek-R1大模型进行智能推荐，优化推荐效果。
5. 2025年11月-2025年12月：设计并实现慕课推荐系统的功能模块，进行系统测试和优化。确保系统的稳定性和准确性。
6. 2026年1月-2026年2月：撰写论文并准备答辩工作。整理研究成果，撰写学术论文，并准备答辩材料。

六、参考文献

1

Dean J, Ghemawat S. MapReduce: simplified data processing on large clusters. Communications of the ACM, 2008, 51(1): 107-113.

2

White T. Hadoop: The Definitive Guide

M

. O'Reilly Media, Inc., 2015.

3

Huang X W, Li W Z, Chen H F. A continuous discourse understanding approach for sentiment analysis

J

. IEEE Intelligent Systems, 2017, 32(5): 86-92.

4

Peng C, Yan J, Ding Y. Big Data Storage Systems: A Survey

J

. IEEE Transactions on Big Data, 2015, 1(1): 1-34.

5

Vakali A, Pallis E. Big data storage and processing for cloud scale and IoT applications

M

. Springer, Cham, 2019.

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