随着我国经济的快速发展城市化进程不断加速城市人口规模持续扩大城市宜居性问题日益突出。近年来大数据技术得到了前所未有的关注和发展为城市管理和规划提供了新的思路和方法。开发高效、稳定的爬虫程序是基于基于深度学习的大学生心理健康画像模型构建与应用的可视化分析的第一步。此部分的目标是从网站上抓取大学生心理健康的可视化分析数据数据。考虑到大学生心理健康的可视化分析数据网站的更新频率和反爬策略需要设计合理的抓取策略确保数据的实时性和完整性利用Python对原始数据进行清洗和预处理确保数据的准确性和一致性。在数据预处理完成后本研究采用Spark作为大数据处理框架进行深入的数据分析。通过Spark的SQL模块对数据进行聚合、筛选和连接操作以提取有价值的信息。同时利用Hive构建数据仓库对海量数据进行高效存储和查询。为了更好地展示分析结果本研究采用Vue.js框架构建了一个可视化界面。该界面可以直观地展示各种大学生心理健康指标的变化趋势、地区分布和关联关系。用户可以通过简单的交互轻松地探索和分析数据。根据以上的功能需求情况整体的功能模块包括有前台vue项目模块后台Hive项目模块和爬虫模块。前台vue的页面主要页面包括登录页面数据可视化展示页面爬虫模块主要用来爬取网站的相关数据信息的通过使用Hive进行数据的存储django后台用来提供前台所用的json数据以及给出推荐的相关的基于基于深度学习的大学生心理健康画像模型构建与应用的可视化分析数据信息。其中大学生心理健康分析模块的实现是基于机器学习功能之后的应用阶段。学生心理预测变化对比收集大学生的心理健康数据包括情绪状态、压力水平、睡眠质量等。这些数据可以来自问卷调查、心理测试、学生档案等渠道。使用深度学习技术构建心理健康画像模型。模型可以根据输入的心理健康数据预测学生的心理状态和变化趋势使用收集到的数据对分析。
