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)

最新推荐文章于 2025-06-23 09:47:31 发布

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分类专栏：大数据毕业设计文章标签：课程设计大数据 python 深度学习 tensorflow 推荐算法网络爬虫

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介绍资料

Python+大模型高考推荐系统与高考可视化研究综述

摘要

随着高考改革深化与人工智能技术突破，基于Python与大模型的高考推荐系统成为教育信息化领域的研究热点。本文系统梳理了该领域的技术架构、核心算法与可视化实践，重点分析多模态数据融合、大模型语义理解及动态可视化技术的创新应用。研究指出，现有系统在预测精度、推荐个性化及交互体验方面取得显著进展，但仍面临数据质量、模型可解释性及隐私保护等挑战。未来研究需聚焦多模态知识图谱构建、端侧智能部署及沉浸式数据探索技术的融合创新。

关键词

Python；大模型；高考推荐系统；数据可视化；多模态融合；知识图谱

1. 引言

我国高考志愿填报长期面临信息过载与决策低效的矛盾。传统系统依赖分数匹配与简单规则推荐，难以应对新高考改革带来的“3+1+2”选科模式、跨学科专业群及动态录取规则等复杂场景。近年来，基于Python与大模型的推荐系统通过整合多源异构数据、构建用户画像及动态可视化分析，为考生提供个性化志愿填报支持。此类系统不仅提升推荐准确率，还通过交互式看板降低决策门槛，成为教育数字化转型的重要实践。

2. 技术架构与核心算法

2.1 系统架构设计

典型系统采用“数据层-算法层-应用层”三层架构：

数据层：整合教育部阳光高考平台、高校官网、社交媒体等多源数据，通过Scrapy+Selenium实现动态爬取，并利用PySpark进行分布式清洗与存储。
算法层：集成大模型语义解析、多模态特征融合与混合推荐算法。其中，大模型（如千问、DeepSeek-R1）通过Prompt Engineering提取考生兴趣标签与院校专业匹配度，多模态融合模块结合CLIP模型计算图文语义一致性，混合推荐算法综合协同过滤（CF）、内容推荐（CB）及知识图谱（KG）得分。
应用层：基于Flask/Django框架开发Web端系统，前端采用Vue.js+ECharts实现交互式可视化，支持录取概率雷达图、专业竞争力气泡图及志愿填报甘特图等功能。

2.2 核心算法创新

多模态特征融合：
通过跨模态注意力机制动态调整图文权重，公式为：

Score=α⋅CFScore+β⋅CBScore+γ⋅KGScore+δ⋅MMScore

其中，MM_{\text{Score}}通过CLIP模型计算图片与专业描述文本的相似度（sim(v, t) = \cos(E_v(v), E_t(t))），显著提升推荐多样性。

大模型语义解析：
调用千问大模型API解析用户自然语言输入，如“分析考生兴趣标签‘计算机’与目标专业‘软件工程’的匹配度”，输出情感倾向与匹配度评分，辅助推荐策略优化。
动态可视化技术：
采用ECharts实现交互式图表，如：
- 录取概率雷达图：展示院校层次、专业排名、地域偏好等维度，支持维度下钻分析。
- 专业竞争力气泡图：横轴为就业率，纵轴为起薪中位数，气泡大小表示招生规模，时间轴滑动展示趋势变化。