计算机毕业设计Python+大模型高考推荐系统 高考可视化 大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+讲解)

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介绍资料

Python+大模型高考推荐系统与高考可视化开题报告

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

我国高考作为教育体系的核心环节，其志愿填报环节直接关乎千万考生的未来发展。当前志愿填报存在以下痛点：

• 信息过载与选择困难：全国2700余所高校、700余个专业，考生需在数天内完成信息筛选，传统方式依赖经验或简单数据对比，易导致盲目填报。
• 决策维度单一：现有系统多基于分数匹配，忽视考生兴趣、职业规划及院校专业适配度，导致录取后专业满意度低（如2017年广西理科第3名考生因填错批次错失理想院校）。
• 数据时效性与准确性不足：部分系统仍依赖历史数据线性预测，未充分考虑新高考改革（如“3+1+2”模式）对录取规则的影响。

1.2 研究意义

• 技术价值：探索大模型（如千问、DeepSeek-R1）与教育大数据的融合路径，推动AI技术在教育场景的深度应用。
• 社会价值：通过个性化推荐降低志愿填报失误率，促进教育资源优化配置。
• 经济价值：减少因填报失误导致的复读、转专业等社会成本。

二、国内外研究现状

2.1 国内研究现状

• 基于传统算法的系统：部分高校开发基于协同过滤或内容推荐的系统，但存在冷启动问题（如新考生缺乏历史行为数据）。
• 知识图谱增强推荐：如某系统构建“专业-课程-就业领域”知识图谱，提升推荐可解释性，但未融合多模态数据。
• 大数据处理框架：部分研究采用Spark处理历年录取数据，但未充分利用大模型的语义理解能力。

2.2 国外研究现状

• AI驱动的决策支持系统：如美国“CollegeVine”利用机器学习预测录取概率，但未针对中国高考制度优化。
• 多模态信息融合：部分系统整合院校官网图片、招生视频等非结构化数据，但未实现跨模态语义对齐。

2.3 研究空白

• 大模型与教育场景的深度融合：现有研究多将大模型作为辅助工具，未充分发挥其在语义理解、跨模态关联方面的优势。
• 动态权重调整机制：缺乏基于用户实时反馈的推荐权重动态优化策略。
• 多模态数据融合与可视化：未实现文本、图片、视频等数据的语义级融合与交互式可视化。

三、研究目标与内容

3.1 研究目标

构建基于Python与大模型的高考推荐系统，实现以下功能：

1. 个性化推荐：结合考生分数、兴趣、职业规划及院校专业适配度，生成“冲-稳-保”志愿梯度方案。
2. 多模态数据融合：整合院校官网图片、招生视频、社交媒体舆情等数据，构建多模态特征表示。
3. 动态可视化分析：通过ECharts实现录取概率雷达图、专业竞争力气泡图、志愿填报甘特图等交互式看板。

3.2 研究内容

3.2.1 数据采集与预处理

• 数据源：教育部阳光高考平台、各省市教育考试院、高校官网、社交媒体（如微博高考话题）。
• 技术方案：
  • 使用Scrapy爬取结构化数据（如历年分数线、招生计划），结合Selenium处理动态加载内容。
  • 通过OCR提取图片文字，ASR转写视频语音，实现非结构化数据采集。
  • 采用Pandas进行数据清洗（如KNN插值法填充缺失值、箱线图IQR规则检测异常值）。

3.2.2 大模型驱动的推荐引擎

• 技术架构：
  • 文本语义解析：调用千问大模型API，分析院校专业描述、考生兴趣陈述，提取关键特征。
  • 多模态融合：基于ResNet提取图片视觉特征，BERT提取视频文本特征，通过交叉注意力机制实现图文语义对齐。
  • 混合推荐算法：

    math

    Score = α·CF_{Score} + β·CB_{Score} + γ·KG_{Score}

    其中，α、β、γ通过贝叶斯优化动态调整，KG_{Score}基于知识图谱推理（如“专业-就业领域-行业薪资”关联）。

3.2.3 动态可视化模块

• 功能设计：
  • 录取概率雷达图：展示不同院校的录取可能性，支持数据钻取（从省级下钻至院校级）。
  • 专业竞争力气泡图：横轴为就业率，纵轴为平均薪资，气泡大小代表招生规模。
  • 志愿填报甘特图：可视化展示志愿填报时间轴与关键节点，支持用户模拟填报并实时反馈冲突预警。

四、研究方法与技术路线

4.1 研究方法

• 文献研究法：梳理高考志愿填报、推荐系统、大模型应用的相关文献，确定技术选型。
• 实验研究法：通过离线评估（HR@10、NDCG@10）与用户试用（NPS净推荐值）验证系统效果。
• 案例分析法：以某省2024年高考数据（30万考生）为样本，分析推荐准确率与覆盖率。

4.2 技术路线

mermaid

	graph TD
	A[数据采集] --> B[数据预处理]
	B --> C[大模型语义解析]
	C --> D[多模态特征融合]
	D --> E[混合推荐算法]
	E --> F[动态可视化]
	F --> G[系统部署与测试]

五、预期成果与创新点

5.1 预期成果

1. 系统原型：基于Flask+Vue.js的Web应用，支持个性化推荐与多维度可视化。
2. 数据集：构建“高考多模态数据集”，含50万条结构化数据与10万条非结构化数据。
3. 学术论文：发表1篇核心期刊论文，阐述大模型在教育场景的应用模式。

5.2 创新点

• 大模型与知识图谱的协同推荐：通过大模型理解考生意图，知识图谱提供结构化推理路径。
• 多模态语义对齐技术：实现文本、图片、视频的跨模态情感一致性判断。
• 动态权重调整机制：基于在线学习算法，根据用户实时反馈优化推荐权重。

六、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
文献调研	2025.05-2025.06	梳理相关领域研究现状，确定技术选型与评价指标。
数据采集	2025.07-2025.08	完成多源数据采集与预处理，构建统一数据模型。
系统开发	2025.09-2025.11	实现推荐引擎与可视化模块，完成前后端集成。
系统测试	2025.12-2026.01	通过A/B测试与用户试用优化系统，撰写测试报告。
论文撰写	2026.02-2026.03	总结研究成果，完成论文初稿与答辩PPT。

七、可行性分析

• 技术可行性：Python生态（如Scrapy、Pandas、Flask）与大模型API（如千问、DeepSeek-R1）成熟，满足开发需求。
• 数据可行性：教育部与高校官网数据公开可获取，社交媒体数据通过API合法采集。
• 经济可行性：采用开源框架与云服务（如阿里云ECS），降低开发成本。

八、参考文献

1. 计算机毕业设计Python高考推荐系统 高考可视化 大数据毕业设计
2. Python+Spark知识图谱高考志愿推荐系统 高考数据分析 高考可视化
3. Python+DeepSeek-R1高考推荐系统 高考分数线预测 大数据毕设
4. 基于spark的高考志愿推荐系统开题报告

运行截图

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