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)

最新推荐文章于 2025-12-06 18:40:48 发布

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#课程设计 #python #大数据 #hadoop #hive #推荐算法 #爬虫

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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

摘要：随着考研竞争的日益激烈，考生在院校选择和分数线预测方面面临诸多挑战。本文设计并实现了一个基于Python和Django框架的考研院校推荐系统与考研分数线预测系统。该系统整合了多源数据，采用协同过滤算法和基于内容的推荐算法相结合的混合推荐算法为考生提供个性化的院校推荐，同时利用机器学习算法对考研分数线进行预测。实验结果表明，该系统在推荐准确率和预测精度上均表现出色，能够为考生提供有效的决策支持。

关键词：Python；Django；考研院校推荐；考研分数线预测；机器学习；混合推荐算法

一、引言

近年来，考研人数持续攀升，考生在院校选择时需综合考虑院校排名、专业实力、报录比、就业质量等多维度信息。传统的人工查询方式效率低下且难以提供个性化建议，同时，考研分数线的波动受到多种因素影响，准确预测分数线对于考生制定备考策略至关重要。在此背景下，开发一个基于Python和Django框架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、相关技术与理论

（一）Python与Django框架

Python是一种功能强大且易于学习的编程语言，拥有丰富的第三方库和活跃的社区支持。其简洁的语法和强大的数据处理能力，使得开发过程更加高效。Django是一个高级的Python Web框架，遵循MVC（Model-View-Controller）设计模式，提供了丰富的内置功能，如ORM（对象关系映射）、路由系统、模板引擎等，能够快速搭建稳定、可扩展的Web应用。

（二）推荐算法

协同过滤算法：基于用户的历史行为数据（如浏览记录、收藏记录等），计算用户之间的相似度。通过找到与目标用户相似的其他用户，推荐这些用户喜欢的院校。
基于内容的推荐算法：根据院校的特征（如学科实力、师资力量、科研成果等）和用户的偏好（如专业方向、地域偏好等），计算院校与用户之间的匹配度，为用户推荐匹配度较高的院校。
混合推荐算法：将协同过滤算法和基于内容的推荐算法的结果进行融合，根据一定的权重分配策略生成最终的推荐列表，以综合两种算法的优势，提高推荐的准确性和个性化程度。

（三）机器学习算法

在考研分数线预测中，常用的机器学习算法包括线性回归、支持向量机、神经网络等。这些算法能够从历年分数线数据中学习规律，并结合相关影响因素（如报考人数增长率、招生计划调整等）对未来分数线进行预测。

三、系统设计

（一）系统架构设计

本系统采用分层架构设计，主要包括数据采集层、数据处理层、业务逻辑层、数据存储层和表现层。

数据采集层：利用Python的Scrapy框架编写爬虫程序，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院校的基本信息（如学校名称、所在地、学科门类等）、历年分数线、报录比等数据。
数据处理层：对采集到的原始数据进行清洗、转换和预处理。例如，去除重复数据、填补缺失值、统一数据格式等。同时，对院校数据进行特征提取，为推荐算法提供输入。
业务逻辑层：基于Django框架实现系统的核心业务逻辑，包括用户管理（注册、登录、个人信息修改等）、院校信息查询、推荐算法实现、分数线预测等。通过Django的视图函数和模板系统，将业务逻辑与前端展示分离，提高代码的可维护性和可扩展性。
数据存储层：使用MySQL数据库存储系统中的各类数据，如院校信息、用户数据、历年分数线数据等。通过Django的ORM机制，实现对数据库的便捷操作，包括数据的增删改查等。同时，使用Redis缓存热点数据，提升查询效率。
表现层：采用HTML、CSS和JavaScript技术构建用户界面，结合Bootstrap框架实现响应式布局，确保系统在不同设备上都能正常显示。使用ECharts库将院校数据和预测结果以图表形式展示，如院校排名柱状图、历年分数线折线图等，为用户提供直观的数据分析。

（二）数据库设计

数据库设计是系统的重要组成部分，合理的数据库结构能够提高系统的性能和数据的一致性。本系统的数据库主要包括以下几个表：

院校信息表：存储院校的基本信息，如学校名称、所在地、学科门类、学科评估结果等。
用户信息表：存储用户的注册信息，如用户名、密码、邮箱、手机号码等。
用户偏好表：存储用户的偏好信息，如专业方向、地域偏好、目标院校层次等。
历年分数线表：存储各院校各专业的历年分数线数据。
推荐结果表：存储系统为用户生成的推荐结果。

四、系统实现

（一）数据采集与预处理

数据采集：使用Scrapy框架创建爬虫项目，定义爬取规则和解析规则，实现对目标网站的数据抓取。通过设置合理的请求间隔和重试机制，避免对目标网站造成过大压力。
数据预处理：使用Pandas库对采集到的数据进行清洗和转换。例如，去除重复数据、填补缺失值、将非数值型数据进行编码等。同时，对院校数据进行特征提取，如提取学科实力、师资力量等特征。

（二）推荐算法实现

协同过滤算法实现：基于用户-院校交互数据，计算用户之间的相似度。使用杰卡德相似度与余弦相似度结合的方式，提高相似度计算的准确性。通过找到与目标用户相似的其他用户，推荐这些用户喜欢的院校。
基于内容的推荐算法实现：根据院校的特征和用户的偏好，计算院校与用户之间的匹配度。引入TF-IDF算法提取院校简介关键词，结合用户历史偏好生成推荐列表。
混合推荐算法实现：将协同过滤算法和基于内容的推荐算法的结果进行融合，根据一定的权重分配策略生成最终的推荐列表。在冷启动场景下，适当提高基于内容的推荐算法的权重，以提高推荐的准确性。