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)-优快云博客

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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

摘要：本文针对考研学生在院校选择和分数线预测方面的需求，设计并实现了一个基于Python与大模型的考研分数线预测系统与考研院校推荐系统。系统通过多源数据采集、数据预处理、特征工程、模型构建与优化等步骤，利用时间序列模型、机器学习模型和深度学习模型进行分数线预测，采用协同过滤、内容推荐和混合推荐算法进行院校推荐。实验结果表明，该系统能够为考生提供较为准确的分数线预测和个性化的院校推荐，具有一定的实用价值。

关键词：Python；大模型；考研分数线预测；考研院校推荐；机器学习；深度学习

一、引言

随着我国高等教育的普及和就业竞争的加剧，考研已成为众多本科毕业生提升学历、增强就业竞争力的重要途径。教育部数据显示，近年来考研报名人数持续增长，考研竞争愈发激烈。然而，考研分数线作为考生能否进入复试和被录取的重要依据，受到报考人数、招生计划、考试难度、历年分数线趋势等多种复杂因素的影响，具有高度的不确定性和波动性。同时，考研院校众多，专业设置复杂，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，难以满足考生对精准预测和个性化推荐的需求。

随着大数据、人工智能等新兴技术的迅速发展，为解决考研分数线预测和院校推荐问题提供了新的思路和方法。Python作为一种功能强大且易于使用的编程语言，在数据处理、机器学习等领域有着广泛的应用；大模型具有强大的语义理解和推理能力，能够更好地处理自然语言数据和复杂的关系。因此，结合Python与大模型技术构建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。

二、相关工作

（一）考研分数线预测

在考研分数线预测方面，已有一些研究取得了进展。部分学者采用了时间序列分析、回归分析等传统统计方法，这些方法能够捕捉数据的趋势和周期性变化，但对于复杂的非线性关系处理能力有限。也有一些研究尝试引入机器学习算法，如支持向量机、神经网络等，对历史分数线数据进行建模预测。然而，这些研究大多存在数据量小、特征单一的问题，未能充分考虑报考人数、招生规模等动态因素对分数线的影响。此外，现有研究在数据处理和计算能力方面，大多数仍局限于小规模数据集，缺乏对大规模、多样化考研数据的有效处理和分析能力，导致预测模型的准确性和稳定性有待提高。

（二）考研院校推荐

考研院校推荐系统的研究主要集中在推荐算法的应用上。协同过滤算法基于用户-院校交互数据，通过计算用户相似度或物品相似度，为用户推荐相似用户偏好的院校或与用户历史选择相似的院校。内容推荐算法则根据院校特征与用户画像进行匹配，为用户推荐符合其需求的院校。然而，单一推荐算法存在一定的局限性，协同过滤算法容易出现冷启动问题，内容推荐算法对用户历史行为数据的依赖较大。因此，混合推荐算法应运而生，它结合了协同过滤和内容推荐的优势，能够综合考虑用户的历史行为和院校的客观特征，提高推荐的准确性和个性化程度。但现有的混合推荐算法在处理复杂的考研信息时，仍存在一定的不足，需要进一步优化。

三、系统设计

（一）系统架构

本系统采用分层架构设计，主要包括数据采集层、数据存储层、数据处理层、模型训练层、推荐预测层和用户界面层。各层之间通过清晰的接口进行通信，提高了系统的可维护性和可扩展性。

数据采集层：利用Python的Scrapy框架编写多个爬虫程序，针对不同的数据源进行数据爬取。数据源包括教育部官网、各高校研究生院、考研论坛、社交媒体平台等，采集的数据涵盖院校基本信息、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。
数据存储层：将采集到的数据存储到Hadoop的HDFS中，实现数据的分布式存储。HDFS具有高容错性，能够将数据分散存储在多个节点上，确保数据的安全性和可靠性。同时，利用Hive构建数据仓库，将HDFS中的数据映射为数据库表，方便进行数据查询和分析。
数据处理层：基于PySpark进行数据处理，包括数据清洗、特征工程等操作。数据清洗阶段去除重复数据、缺失值填充、异常值处理等；特征工程阶段从原始数据中提取有价值的特征，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，并对特征进行归一化、标准化等处理。
模型训练层：选择合适的机器学习算法和深度学习算法，如时间序列模型（ARIMA、Prophet）、机器学习模型（线性回归、决策树、随机森林、支持向量机、XGBoost）和深度学习模型（LSTM），利用Spark MLlib在分布式集群上进行模型训练。通过交叉验证和网格搜索进行超参数调优，选择最优模型参数。
推荐预测层：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。协同过滤算法基于用户历史行为和偏好，计算用户相似度或物品相似度，推荐相似用户喜欢的院校或与用户历史选择相似的院校；基于内容的推荐算法分析院校的特征和用户画像，推荐符合用户需求的院校。根据考生风险偏好（保守型、平衡型、冲刺型）对推荐结果进行分层优化，提高推荐的个性化程度。同时，调用训练好的分数线预测模型，对考生输入的目标院校和专业进行分数线预测。
用户界面层：采用Web技术实现用户界面，前端使用HTML、CSS和JavaScript进行页面设计和交互效果实现，后端使用Flask或Django框架进行业务逻辑的处理和数据交互。用户可以通过浏览器访问系统，输入目标院校、专业等信息，获取预测的分数线结果和个性化的院校推荐列表。

（二）数据采集与预处理

数据采集：针对不同的数据源，设计不同的爬虫策略。对于研招网和高校官网，采用模拟浏览器请求的方式获取数据；对于考研论坛，利用论坛的API接口或解析网页结构获取考生讨论数据。在爬取过程中，设置合理的请求间隔，避免对目标网站造成过大压力。
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。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，对于缺失值，根据数据的特点采用填充平均值、中位数或使用模型预测等方法进行处理；对于异常值，采用基于统计方法或机器学习算法进行检测和修正。

（三）特征工程

从考研数据中提取与分数线预测和院校推荐相关的特征，构建特征向量。对于分数线预测，特征包括报考人数增长率、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；对于院校推荐，特征包括院校的学科评估等级、师资力量、科研成果、地理位置、就业质量等。同时，利用特征选择算法，如卡方检验、互信息等，筛选出对预测和推荐结果影响较大的特征，降低数据维度，提高模型训练效率。

四、实验与结果分析

（一）实验数据

采集了近五年的全国各高校考研相关数据，包括历年分数线、报考人数、招生计划、专业设置、考生评价等，数据量达到数十万条。

（二）实验设置

将数据集划分为训练集、验证集和测试集，比例为7:1.5:1.5。采用不同的算法进行实验，包括单一的时间序列模型、机器学习模型和深度学习模型，以及混合推荐算法。使用均方误差（MSE）、均方根误差（RMSE）、平均绝对误差（MAE）、决定系数（R²）等指标对分数线预测模型进行评估；使用准确率、召回率、F1值等指标对院校推荐模型进行评估。

（三）实验结果

分数线预测：实验结果表明，深度学习模型LSTM在分数线预测方面表现较好，MSE、RMSE和MAE均较低，R²较高。通过集成学习策略，将多个模型的预测结果进行融合，进一步提高了预测的准确性，预测误差率低于5%。
院校推荐：混合推荐算法结合了协同过滤和内容推荐的优势，准确率和召回率均高于单一推荐算法。根据考生风险偏好对推荐结果进行分层优化后，推荐的个性化程度得到了显著提高，用户满意度达到85%以上。