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)-优快云博客

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介绍资料

《Python+Django考研院校推荐系统与考研分数线预测系统》开题报告

一、研究背景与意义

（一）研究背景

随着社会对高学历人才需求的不断增加，研究生入学考试（考研）已成为众多大学毕业生追求深造的重要途径。然而，考研涉及的知识面广泛且复杂，考生们在备考过程中面临着巨大的压力和挑战。目前，考研信息繁杂，全国范围内高校数量众多，院校招生政策、专业特色、考试难度、地理位置等信息分散且复杂，考生在筛选目标院校时面临信息过载问题。传统的考研信息获取方式效率低下，如从学校公告、线下辅导机构等获取考研资讯，存在信息不全面、及时性差等问题，且难以提供个性化的推荐服务。

（二）研究意义

提高备考效率：通过大数据分析和机器学习算法，为考生提供个性化的学习资源和备考策略，帮助他们更加高效地备考。例如，根据考生的历史行为和学习偏好，推荐适合的专业和院校，以及相关的复习资料和课程。
优化资源配置：系统能够整合全网考研资源，避免考生重复购买资料，节省时间和金钱。同时，为教育机构提供数据支持，使其能够更好地了解考生需求，优化教学资源配置。
提升用户体验：提供友好的用户界面和交互体验，使考生能够轻松获取所需信息，增强用户粘性。通过可视化技术将分析结果以直观的图表形式展示给用户，帮助用户更好地理解考研趋势和推荐结果。
推动教育信息化：为教育机构提供新的教学方式和工具，促进教育信息化的发展。通过构建考研院校推荐系统和分数线预测系统，实现考研信息的智能化管理和应用。

二、国内外研究现状

（一）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%。这表明协同过滤算法在考研推荐领域具有一定的应用价值，能够根据用户的历史行为数据找到相似的用户，从而为目标用户推荐合适的院校。
学术研究：清华提出基于LSTM的考研分数线预测模型（MAE=3.1）。LSTM神经网络能够处理时间序列数据，在考研分数线预测中可以捕捉分数线的变化趋势，提高预测的准确性。
技术瓶颈：动态数据采集困难，跨年度数据可比性差。由于考研政策和院校招生情况会随着时间的推移而发生变化，如何实时获取和整合动态数据，并保证跨年度数据的可比性，是当前研究面临的一个难题。

（二）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。教育知识图谱可以将教育领域的各种信息进行关联和整合，为课程推荐和职业规划提供更全面的支持。
研究方向：Stanford提出多准则决策模型（MCDM）优化院校选择。多准则决策模型可以考虑多个因素，如院校的声誉、专业的就业前景、地理位置等，为考生提供更科学的院校选择建议。
工具应用：Python Surprise库实现推荐系统，但教育领域适配案例较少。Surprise库是一个用于构建和分析推荐系统的Python库，但在教育领域的应用还需要进一步探索和优化。

三、研究目标与内容

（一）研究目标

构建一个基于Python与Django框架的考研院校推荐系统与考研分数线预测系统，实现以下功能：

数据采集与清洗：整合多源数据，构建标准化数据库。从教育部官网、各高校研究生院、考研论坛等数据源爬取院校基本信息、历年招生数据、就业质量报告等，并进行数据清洗和预处理。
推荐算法设计：基于协同过滤、内容推荐或混合模型，实现个性化推荐。根据考生的历史行为和学习偏好，推荐适合的专业和院校。
分数线预测：运用机器学习算法，如LSTM神经网络等，对考研分数线进行预测。
系统开发与部署：设计前后端分离架构，实现高并发访问支持。采用Django框架搭建后端服务，设计RESTful API接口，前端使用Vue.js或React实现响应式界面。
用户交互优化：提供可视化筛选界面，支持动态参数调整。用户可以根据自身需求，如专业、地域、考试科目等，进行筛选和调整推荐参数。

（二）研究内容

数据层
- 构建包含500+院校的多维数据库，涵盖院校基本信息、历年分数线、报录比、就业质量报告等。
- 开发网络爬虫实现招生简章自动更新，确保数据的及时性和准确性。
- 建立专业-分数-地域三维映射表，方便进行数据查询和分析。
模型层
- 设计混合推荐算法（协同过滤+内容推荐），结合用户的历史行为和院校特征进行推荐。
- 开发考生画像生成引擎（含基础属性+行为特征），全面了解考生的需求和偏好。
- 实现动态权重调整机制（考虑政策变化），根据不同的政策因素对推荐结果进行调整。
系统层
- 开发Django REST Framework API，提供数据交互的接口。
- 构建响应式前端交互界面，支持多设备访问。
- 实现推荐结果可视化与对比功能，通过图表等形式展示推荐结果，方便考生进行比较和选择。