计算机毕业设计Python+大模型考研分数线预测系统 考研院校推荐系统 大数据毕业设计 (代码+LW文档+PPT+讲解视频)

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介绍资料

《Python + 大模型考研分数线预测系统与考研院校推荐系统》任务书

一、任务概述

（一）任务名称

Python + 大模型考研分数线预测系统与考研院校推荐系统

（二）任务背景

随着考研热度的持续攀升，考生在院校和专业选择上面临着海量信息和复杂决策的困境。考研分数线作为录取的关键指标，受多种因素影响难以准确预估；同时，考生缺乏个性化、精准化的院校推荐服务。为解决这些问题，开发一个基于Python与大模型的考研分数线预测系统与考研院校推荐系统具有重要的现实意义。

（三）任务目标

1. 构建考研分数线预测系统：利用Python语言结合大模型技术，对考研分数线进行精准预测，为考生提供报考参考依据。
2. 搭建考研院校推荐系统：根据考生的个人情况和偏好，结合大模型的语义理解和推理能力，为考生推荐合适的考研院校和专业。
3. 实现系统集成与优化：完成前后端开发，确保系统稳定运行，具备良好的用户体验，并进行性能优化和功能完善。

二、任务内容

（一）数据采集与预处理

1. 数据采集
   • 确定数据来源，包括教育部官网、各高校研究生院官网、考研论坛、社交媒体平台等。
   • 使用Python编写网络爬虫程序，如利用Scrapy框架，针对不同网站的结构和特点，设计相应的爬虫策略，获取院校基本信息、历年招生数据、考试大纲、历年分数线、考生讨论数据、备考经验分享等信息。
   • 处理动态网页内容，采用Scrapy-Splash或Selenium等技术，确保能够抓取到完整的数据。
   • 配置代理IP池，设置合理的请求频率，避免因频繁访问导致IP被封禁。
2. 数据预处理
   • 使用Python的Pandas库对采集到的原始数据进行清洗，去除重复数据、错误数据和噪声数据。
   • 对缺失值进行处理，根据数据的特点和分布情况，选择合适的填充方法，如填充平均值、中位数、众数或使用模型预测填充。
   • 进行数据转换和标准化处理，将不同格式和量纲的数据转换为统一的格式，例如将日期格式统一、对数值型数据进行归一化处理等。

（二）大模型应用与模型构建

1. 大模型选择与集成
   • 研究并选择适合考研场景的大模型，如具备强大语义理解和推理能力的开源大模型。
   • 使用Python的相关库（如Hugging Face的Transformers库）对大模型进行微调，使其更好地适应考研分数线预测和院校推荐的任务。
   • 将大模型集成到系统中，设计合理的接口和调用方式，确保模型能够高效地处理数据并输出结果。
2. 考研分数线预测模型构建
   • 分析影响考研分数线的因素，如报考人数增长率、招生计划变化率、考试难度系数、历年分数线的波动情况、考生评价情感值、政策变动系数等。
   • 从预处理后的数据中提取与分数线预测相关的特征，构建特征向量。
   • 结合大模型和传统的机器学习算法（如LSTM神经网络、XGBoost等），构建考研分数线预测模型。
   • 利用历史数据进行模型训练，采用交叉验证和网格搜索等方法进行超参数调优，选择最优的模型参数。
3. 考研院校推荐模型构建
   • 对院校的文本信息（如专业介绍、师资力量、科研成果等）进行特征提取，使用大模型将文本转换为数值特征向量。
   • 收集考生的历史行为数据（如浏览记录、收藏记录、搜索关键词等）和个人信息（如本科专业、成绩、兴趣爱好等），构建考生特征向量。
   • 结合协同过滤算法和基于内容的推荐算法，构建混合推荐模型。利用大模型的语义理解能力，提高推荐的准确性和个性化程度。
   • 对推荐模型进行训练和评估，不断优化推荐策略。

（三）系统开发与实现

1. 后端开发
   • 采用Python的Django或Flask框架搭建后端服务，处理业务逻辑和数据交互。
   • 设计合理的数据库结构，使用MySQL或PostgreSQL等关系型数据库存储和管理系统所需的数据，包括考生信息、院校信息、预测结果、推荐结果等。
   • 开发RESTful API接口，为前端提供数据支持，实现前后端的数据交互。
2. 前端开发
   • 使用Vue.js或React构建前端界面，实现与后端的数据交互和动态展示。
   • 设计简洁明了的用户界面，包括数据输入区域（考生可以输入目标院校、专业、报考年份、个人成绩等信息）、预测结果显示区域、推荐院校列表展示区域以及一些辅助功能区域（如历年分数线查询、招生计划查询、院校对比等）。
   • 实现响应式设计，确保系统在不同设备（如电脑、平板、手机）上都能正常显示和使用。
3. 系统集成与测试
   • 将前后端进行集成，进行联调测试，确保数据能够正确传输和处理。
   • 对系统进行全面的测试，包括功能测试、性能测试、安全测试和用户体验测试。
   • 功能测试：验证系统的各项功能是否符合需求，如分数线预测的准确性、院校推荐的合理性、数据查询的正确性等。
   • 性能测试：使用JMeter等工具对系统进行压力测试，评估系统在高并发情况下的响应时间和吞吐量，对系统进行性能优化。
   • 安全测试：检查系统是否存在安全漏洞，如SQL注入、XSS攻击等，采取相应的安全措施进行防护。
   • 用户体验测试：邀请考生和教育专家对系统进行试用，收集他们的反馈意见，对系统的界面设计、操作流程等进行优化。

（四）系统部署与维护

1. 系统部署
   • 选择合适的服务器环境，如阿里云、腾讯云等云服务器，进行系统的部署。
   • 配置服务器的操作系统、数据库、Web服务器等软件环境，确保系统能够正常运行。
   • 将开发好的系统代码部署到服务器上，进行上线前的最后测试和调试。
2. 系统维护
   • 定期对系统进行数据备份，防止数据丢失。
   • 监控系统的运行状态，及时发现并处理系统故障和异常情况。
   • 根据用户反馈和业务需求的变化，对系统进行功能升级和优化。

三、任务分工

（一）项目负责人

1. 负责整个项目的统筹规划和协调管理，制定项目计划和进度安排。
2. 监督项目各阶段的任务执行情况，及时解决项目中出现的问题。
3. 与团队成员、导师和相关利益者进行沟通协调，确保项目顺利进行。

（二）数据采集与预处理组

1. 负责设计和实现数据采集方案，编写网络爬虫程序，获取考研相关数据。
2. 对采集到的数据进行预处理，包括数据清洗、缺失值处理、数据转换和标准化等。
3. 维护数据采集和预处理的相关代码和文档，确保数据的准确性和完整性。

（三）大模型应用与模型构建组

1. 研究并选择适合的大模型，进行模型的微调和集成。
2. 构建考研分数线预测模型和考研院校推荐模型，进行模型训练和调优。
3. 对模型进行评估和验证，不断优化模型的性能。
4. 编写模型相关的代码和文档，为系统开发提供支持。

（四）系统开发组

1. 负责系统的后端开发，包括数据库设计、API接口开发等。
2. 负责系统的前端开发，实现用户界面的设计和交互功能。
3. 进行系统的集成和测试，解决系统开发过程中出现的技术问题。
4. 编写系统开发相关的代码和文档，确保系统的可维护性和可扩展性。

（五）系统部署与维护组

1. 负责系统的部署和上线工作，配置服务器环境和软件环境。
2. 监控系统的运行状态，进行系统的日常维护和故障处理。
3. 定期对系统进行数据备份和安全检查，保障系统的稳定运行。

四、任务进度安排

（一）第一阶段（第1 - 2周）：需求分析与方案设计

1. 完成项目的需求调研，与考生、教育专家进行沟通，明确系统的功能和性能要求。
2. 制定项目的总体设计方案，包括系统架构设计、数据库设计、算法设计等。
3. 提交需求分析报告和设计方案文档。

（二）第二阶段（第3 - 6周）：数据采集与预处理

1. 完成数据采集方案的制定和网络爬虫程序的开发。
2. 采集考研相关数据，并进行数据预处理。
3. 提交数据采集和预处理报告，包括数据量统计、数据质量评估等内容。

（三）第三阶段（第7 - 10周）：大模型应用与模型构建

1. 完成大模型的选择、微调和集成。
2. 构建考研分数线预测模型和考研院校推荐模型，进行模型训练和调优。
3. 提交模型评估报告，包括模型的准确率、召回率、F1值等指标。

（四）第四阶段（第11 - 14周）：系统开发与实现

1. 完成系统的后端开发和前端开发。
2. 进行系统的集成和测试，解决测试过程中发现的问题。
3. 提交系统开发报告，包括系统功能说明、测试用例和测试结果等内容。

（五）第五阶段（第15 - 16周）：系统部署与维护

1. 完成系统的部署和上线工作。
2. 对系统进行一段时间的运行监控和维护，确保系统稳定运行。
3. 提交项目总结报告，包括项目成果、经验教训和改进建议等内容。

五、任务考核标准

（一）系统功能完整性

系统应具备考研分数线预测、考研院校推荐、数据查询、用户交互等基本功能，且各项功能应能正常运行，满足用户的需求。

（二）预测准确性

考研分数线预测模型的预测结果应具有较高的准确性，预测误差应在可接受的范围内。可以通过与实际分数线的对比来评估预测准确性。

（三）推荐合理性

考研院校推荐系统应根据考生的个人情况和偏好，提供合理、个性化的院校推荐结果。可以通过用户满意度调查和专家评估来评估推荐合理性。

（四）系统性能

系统应具备良好的性能，包括响应时间、吞吐量、并发处理能力等。在高并发情况下，系统应能稳定运行，不出现明显的卡顿或崩溃现象。

（五）文档质量

项目应提交完整、规范的文档，包括需求分析报告、设计方案文档、数据采集和预处理报告、模型评估报告、系统开发报告、项目总结报告等。文档应内容清晰、逻辑严谨、格式规范。

六、任务交付成果

1. 系统源代码：包括后端代码、前端代码、模型代码等，代码应具有良好的可读性和可维护性。
2. 系统文档：涵盖需求分析报告、设计方案文档、数据采集和预处理报告、模型评估报告、系统开发报告、项目总结报告等。
3. 测试报告：包括功能测试报告、性能测试报告、安全测试报告和用户体验测试报告，详细记录测试过程和测试结果。
4. 演示视频：录制系统的操作演示视频，展示系统的各项功能和操作流程。

项目负责人（签字）：____________________
日期：______年____月____日

运行截图

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