计算机毕业设计hadoop+spark+hive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

开题报告：基于Python+Django的考研院校智能推荐系统研究

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

• 教育需求：考研报名人数年均增长8%，院校选择成为考生核心痛点
• 信息过载：全国超1000所招生单位，专业-分数-地域组合复杂度达O(n³)
• 技术适配：Python生态完善，Django框架快速开发特性契合Web应用场景

1.2 研究意义

• 决策支持：构建多维评估模型，提供个性化报考建议
• 效率提升：开发智能筛选工具，缩短信息检索时间
• 教育公平：通过算法优化，促进教育资源均衡配置

二、国内外研究现状

2.1 国内研究进展

• 企业实践：夸克APP考研频道采用协同过滤推荐，用户留存提升22%
• 学术研究：清华提出基于LSTM的考研分数线预测模型（MAE=3.1）
• 技术瓶颈：动态数据采集困难，跨年度数据可比性差

2.2 国外研究动态

• 前沿技术：MIT开发教育知识图谱，支持课程推荐与职业规划
• 研究方向：Stanford提出多准则决策模型（MCDM）优化院校选择
• 工具应用：Python Surprise库实现推荐系统，但教育领域适配案例较少

三、研究内容与创新点

3.1 研究内容

1. 数据层
   • 构建包含500+院校的多维数据库
   • 开发网络爬虫实现招生简章自动更新
   • 建立专业-分数-地域三维映射表
2. 模型层
   • 设计混合推荐算法（协同过滤+内容推荐）
   • 开发考生画像生成引擎（含基础属性+行为特征）
   • 实现动态权重调整机制（考虑政策变化）
3. 系统层
   • 开发Django REST Framework API
   • 构建响应式前端交互界面
   • 实现推荐结果可视化与对比功能

3.2 创新点

• 方法创新：提出考研竞争力评估指标体系（含报录比、复录比等6维度）
• 技术优化：设计增量学习模型，支持年度数据平滑过渡
• 系统创新：开发模拟填报模块，提供录取概率预测

四、研究方法与技术路线

4.1 研究方法

• 对比实验法：比较不同推荐算法在考研场景的适用性
• 用户调研法：收集200+考生需求验证推荐效果
• 模拟验证法：用历史数据回测推荐准确率

4.2 技术路线

mermaid

	graph TD
	A[多源数据采集] --> B{数据清洗}
	B --> C[结构化数据]
	B --> D[非结构化数据]
	C --> E[特征工程]
	D --> F[NLP处理]
	E & F --> G[推荐模型训练]
	G --> H[Django系统集成]
	H --> I[用户交互]
	I --> J[反馈优化]
	J --> B

五、预期成果

1. 理论成果：发表《现代教育技术》等核心期刊论文2篇
2. 技术成果：开发考研推荐算法库（GradSchoolRec）
3. 应用成果：系统部署后日均服务考生500+，推荐满意度达85%

六、研究计划

阶段	时间安排	主要任务
准备阶段	202X.01-03	文献调研、数据源对接
实施阶段	202X.04-09	模型构建、系统开发、压力测试
优化阶段	202X.10-11	用户反馈收集、算法迭代
总结阶段	202X.12	论文撰写、成果验收

七、参考文献

1. 学术著作：
   • 《推荐系统实践》（项亮，人民邮电出版社）
   • Educational Data Mining（Cambridge University Press, 2022）
2. 期刊论文：
   • "Hybrid Recommender System for Graduate Admission"（EDM, 2021）
   • 基于知识图谱的考研院校推荐研究（中国电化教育, 2023）
3. 技术文档：
   • Django REST Framework官方文档
   • Scikit-learn机器学习教程
   • Beautiful Soup网络爬虫指南

研究基础：已掌握Python机器学习框架，参与过教育大数据项目，具备Django开发经验的团队。

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