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技术说明

一、引言

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。Python和Django框架凭借其强大的功能和灵活性，在构建考研院校推荐系统与考研分数线预测系统中展现出显著优势。本文将详细阐述基于Python与Django框架的考研院校推荐系统与考研分数线预测系统的技术实现。

二、系统开发环境与技术选型

（一）开发环境

开发语言：Python 3.7/3.8，具有丰富的第三方库和活跃的社区支持，便于快速开发和功能扩展。
开发框架：Django，遵循MVC设计模式，提供ORM、路由系统、模板引擎等内置功能，可快速搭建稳定、可扩展的Web应用。
数据库：MySQL 5.7或更高版本，具有高性能、可扩展性和开源性质，满足系统的数据存储和检索需求。
前端框架：Vue.js，用于构建响应式界面，支持多条件筛选和动态推荐结果展示，提升用户体验。
爬虫框架：Scrapy，具有强大的抓取功能、灵活的配置选项和易于扩展的架构，确保数据的及时更新和准确性。
数据可视化库：ECharts，将数据以图表形式展示，增强数据的可读性，帮助用户直观了解院校信息。

（二）技术选型原因

Python与Django组合：Python简洁的语法和强大的数据处理能力，结合Django的高效开发特性，可快速实现系统的核心功能，降低开发成本和时间。
MySQL数据库：适用于存储结构化数据，能够高效处理大量院校信息和用户数据，保证数据的完整性和一致性。
Vue.js前端框架：可实现丰富的交互效果和响应式布局，适应不同设备的屏幕尺寸，提供良好的用户体验。
Scrapy爬虫框架：能够高效地从多个数据源抓取考研相关信息，满足系统对数据的需求。
ECharts数据可视化库：提供多种图表类型，可直观展示院校排名、分数线趋势等数据，帮助用户做出决策。

三、系统架构设计

（一）分层架构

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：使用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。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。使用Pandas库进行数据处理，确保数据的质量和一致性。
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Vue.js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、系统功能实现

（一）数据采集与预处理

数据采集：利用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。爬虫程序可并行运行，提高数据采集效率。例如，同时采集院校基本信息和历年分数线数据，并将采集到的数据以JSON格式存储，便于后续处理。
数据预处理：使用Pandas库对采集到的数据进行清洗和转换。去除重复数据，避免数据冗余；填补缺失值，可采用均值填充、中位数填充或基于模型预测填充等方法；统一数据格式，如将日期格式统一为标准格式。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，为推荐算法提供更丰富的输入。

（二）用户管理

用户注册与登录：使用Django的内置认证系统实现用户的注册、登录和密码重置功能。在用户注册时，对用户输入的信息进行验证，确保信息的合法性和完整性。用户登录成功后，生成一个JWT令牌，并将其返回给客户端。客户端在后续的请求中携带该令牌，服务器通过验证令牌的有效性来确认用户的身份，保证用户数据的安全性。
个人信息管理：用户可以登录系统后修改个人信息，如联系方式、偏好设置等。系统将用户修改后的信息存储到数据库中，并及时更新用户的相关记录。

（三）院校信息查询

多条件筛选：提供全面的考研信息查询功能，用户可以根据地区、专业类别、院校类型等多种条件进行筛选和查询。系统通过Django的ORM机制构建查询语句，从数据库中检索符合条件的院校信息列表，并返回给前端展示。
信息展示：将查询到的院校信息以列表形式展示给用户，包括院校名称、所在地、学科门类、历年分数线等基本信息。用户可以点击院校名称查看详细信息，如院校简介、专业设置、师资力量等。

（四）考研院校推荐

推荐算法实现：本系统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。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。将两种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