计算机毕业设计Python+Django考研院校推荐系统 考研分数线预测系统 大数据毕业设计 (代码+LW文档+PPT+讲解视频)

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介绍资料

任务书：基于Python与Django框架的考研院校推荐系统开发

一、项目背景与目标

1.1 项目背景
随着考研竞争加剧，考生在院校选择过程中面临信息不对称、筛选效率低等问题。传统的人工查询方式难以整合多维度数据（如院校排名、专业特色、历年分数线、就业质量等），且缺乏个性化推荐能力。因此，开发一款智能化、交互性强的考研院校推荐系统具有重要的现实意义。

1.2 项目目标
构建一个基于Python与Django框架的考研院校推荐系统，实现以下目标：

1. 数据整合：爬取并清洗全国高校研究生招生数据，构建标准化数据库。
2. 个性化推荐：基于用户画像与机器学习算法，生成精准的院校推荐列表。
3. 用户交互：提供可视化筛选界面，支持动态调整推荐参数（如目标城市、专业、考试难度等）。
4. 系统部署：实现高并发访问支持，确保系统稳定性与可扩展性。

二、项目任务与要求

2.1 数据采集与处理

• 任务内容：
  • 爬取教育部官网、各高校研究生院、考研论坛等数据源，获取院校基本信息（如985/211标签、学科评估结果）、历年招生数据（分数线、报录比）、就业质量报告等。
  • 使用Pandas进行数据清洗与特征工程，处理缺失值、异常值，构建结构化数据库。
• 技术要求：
  • 使用Scrapy框架实现自动化爬取，结合NLP技术提取非结构化文本信息。
  • 数据库选择MySQL，设计合理表结构（如院校表、专业表、分数线表）。

2.2 推荐算法设计与实现

• 任务内容：
  • 设计用户画像模型，提取考生特征（如本科院校、专业、目标城市、英语水平）。
  • 实现基于协同过滤、内容推荐或混合模型的推荐算法，评估算法性能（如准确率、召回率）。
• 技术要求：
  • 使用Scikit-learn或TensorFlow构建推荐模型，采用交叉验证优化参数。
  • 提供算法可解释性，支持用户查看推荐依据（如“因该校某专业报录比适中，且就业质量较高，故推荐”）。

2.3 系统前后端开发

• 任务内容：
  • 后端：基于Django框架搭建RESTful API服务，实现用户注册、登录、院校查询、推荐生成等功能。
  • 前端：使用Vue.js或React实现响应式界面，支持多条件筛选（如专业、地域、考试科目），展示推荐结果与可视化图表（如柱状图、地图）。
• 技术要求：
  • Django REST Framework（DRF）用于API开发，JWT实现用户认证与授权。
  • 前端使用ECharts或D3.js实现数据可视化，确保界面简洁易用。

2.4 系统部署与优化

• 任务内容：
  • 部署系统至云服务器（如阿里云ECS），配置Nginx反向代理与Gunicorn WSGI服务器。
  • 实现负载均衡与数据备份，支持高并发访问（如1000+并发用户）。
• 技术要求：
  • 使用Docker容器化部署，确保环境一致性。
  • Redis缓存热点数据，Celery处理异步任务（如推荐计算）。

三、项目进度安排

阶段	时间范围	主要任务	交付成果
需求分析	第1-2周	调研用户需求，设计系统架构与数据库表结构	需求文档、数据库设计图
数据采集	第3-4周	编写爬虫脚本，清洗与存储数据	标准化数据集
算法开发	第5-6周	实现推荐算法，完成模型训练与评估	算法代码、评估报告
后端开发	第7-8周	搭建Django后端服务，实现API接口	后端代码、API文档
前端开发	第9-10周	开发前端界面，集成推荐结果展示	前端代码、界面原型图
系统测试	第11-12周	进行功能测试、性能测试与安全测试	测试报告、漏洞修复记录
部署上线	第13周	部署系统至云服务器，完成压力测试	部署文档、监控报告

四、项目成果与验收标准

4.1 项目成果

1. 系统功能：
   • 用户注册与登录
   • 院校信息查询与筛选
   • 个性化院校推荐
   • 推荐结果可视化展示
2. 技术文档：
   • 系统架构设计文档
   • 数据库设计文档
   • API接口文档
   • 部署与运维手册

4.2 验收标准

1. 功能完整性：系统需实现需求文档中所有功能，无重大缺陷。
2. 性能指标：支持1000+并发用户，响应时间≤2秒。
3. 安全性：通过SQL注入、XSS等常见漏洞扫描，用户数据加密存储。
4. 用户体验：界面友好，操作流畅，推荐结果准确。

五、人员分工与责任

角色	职责	负责人
项目经理	统筹项目进度，协调资源，把控质量	[姓名]
数据工程师	数据采集、清洗与存储	[姓名]
算法工程师	推荐算法设计与实现	[姓名]
后端开发	Django后端服务开发	[姓名]
前端开发	前端界面设计与实现	[姓名]
测试工程师	系统测试与性能优化	[姓名]

六、风险评估与应对措施

风险	应对措施
数据源变动导致爬虫失效	定期监控数据源，编写灵活的爬虫解析规则
算法推荐准确性不足	引入用户反馈机制，持续优化模型参数
系统并发性能瓶颈	使用Redis缓存与异步任务队列，优化数据库查询

七、其他说明

1. 项目需遵循代码规范（如PEP 8），提交代码至GitLab进行版本管理。
2. 每周召开项目例会，汇报进度并解决技术问题。
3. 项目预算：[填写预算金额，如服务器费用、第三方服务费用等]。

---

任务下达方（盖章）：
[单位名称]
日期：
[填写日期]

任务承担方（签字）：
[负责人姓名]
日期：
[填写日期]

---

备注：
本任务书可根据实际开发进度动态调整，需重点关注数据合规性与用户隐私保护。

运行截图

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项目案例

优势

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