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》任务书

一、项目基本信息

项目名称：Python + Django 考研院校推荐系统与考研分数线预测系统
项目起止时间：[开始日期]-[结束日期]
项目负责人：[姓名]
项目成员：[列出所有参与项目的人员姓名]

二、项目背景与目标

（一）项目背景

近年来，考研热持续升温，越来越多的学子选择通过考研提升自己的学历和竞争力。然而，考研过程涉及诸多复杂因素，如院校选择、专业方向、历年分数线等。目前，考生获取考研信息的渠道较为分散，缺乏一个集成化、智能化的平台来帮助他们做出科学合理的决策。同时，考研分数线的波动受到多种因素影响，如报考人数、招生计划、试题难度等，准确预测分数线对于考生制定备考策略至关重要。因此，开发一个基于 Python 和 Django 的考研院校推荐系统与考研分数线预测系统具有重要的现实意义。

（二）项目目标

考研院校推荐系统目标
- 构建一个全面、准确的考研院校数据库，涵盖全国主要考研院校的基本信息、专业设置、历年招生数据、就业情况等。
- 基于用户输入的个人信息（如本科院校、专业、成绩、考研目标等）和偏好（如地域、学校层次等），运用合适的推荐算法为用户提供个性化的考研院校推荐。
- 提供院校对比功能，方便用户对不同院校进行综合比较，辅助用户做出决策。
考研分数线预测系统目标
- 收集并整理历年考研分数线数据，结合相关影响因素（如报考人数增长率、招生计划调整等），建立考研分数线预测模型。
- 利用预测模型对未来考研分数线进行预测，为用户提供不同院校、不同专业的分数线预测结果，并给出预测的置信区间。
- 实时更新数据和模型，确保预测结果的准确性和时效性。

三、项目任务与分工

（一）项目任务

需求分析与调研
- 收集考研学生的需求和痛点，了解他们在院校选择和分数线预测方面的期望和关注点。
- 研究市场上现有的考研相关系统和平台，分析其优缺点，为项目开发提供参考。
- 撰写需求分析报告，明确系统的功能需求、性能需求和用户界面需求。
数据采集与预处理
- 设计并实现网络爬虫程序，从教育部官网、各高校研究生院官网、考研论坛等数据源采集考研院校信息、历年分数线数据、招生计划等。
- 对采集到的数据进行清洗、去重、转换等预处理操作，确保数据的质量和一致性。
- 构建考研院校数据库和数据仓库，为后续的推荐和预测提供数据支持。
推荐算法研究与实现
- 研究常见的推荐算法（如协同过滤算法、基于内容的推荐算法、混合推荐算法等），并结合考研院校推荐的特点选择合适的算法。
- 基于用户画像和院校特征，实现个性化的考研院校推荐功能。
- 对推荐算法进行评估和优化，提高推荐的准确性和满意度。
分数线预测模型构建与优化
- 分析影响考研分数线的因素，选择合适的特征变量。
- 运用机器学习算法（如线性回归、支持向量机、神经网络等）构建考研分数线预测模型。
- 对预测模型进行训练和验证，调整模型参数，提高预测的精度和稳定性。
系统开发与集成
- 使用 Django 框架搭建系统的后端架构，设计数据库模型，实现数据存储和访问功能。
- 开发系统的前端界面，采用 HTML、CSS、JavaScript 等技术实现用户友好的交互体验。
- 将推荐算法和分数线预测模型集成到系统中，实现系统的各项功能。
系统测试与优化
- 制定系统测试计划，对系统的功能、性能、兼容性等方面进行全面测试。
- 收集用户反馈，对系统存在的问题进行修复和优化，提高系统的稳定性和可靠性。
项目文档编写与部署
- 编写项目文档，包括需求规格说明书、设计文档、用户手册、测试报告等。
- 将系统部署到服务器上，进行上线前的最后调试和优化，确保系统能够正常运行。

（二）任务分工

任务	负责人	参与人员	任务描述
需求分析与调研	[姓名 1]	[相关人员 1]、[相关人员 2]	负责与考研学生沟通，收集需求，分析市场现有系统，撰写需求分析报告
数据采集与预处理	[姓名 2]	[相关人员 3]、[相关人员 4]	设计并实现爬虫程序，进行数据清洗和预处理，构建数据库和数据仓库
推荐算法研究与实现	[姓名 3]	[相关人员 5]、[相关人员 6]	研究