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介绍资料

本系统基于Python编程语言与先进的大模型技术构建，旨在为考研学生提供精准的分数线预测以及个性化的院校推荐服务。系统综合运用数据采集、处理、模型训练与优化等多项技术，有效整合多源考研数据，利用机器学习、深度学习算法以及大模型的强大能力，帮助考生在复杂的考研信息中做出科学合理的决策。

系统采用分层架构设计，主要分为数据采集层、数据存储层、数据处理层、模型训练层、推荐预测层和用户交互层，各层之间相互协作，确保系统高效稳定运行。

编程语言：Python凭借其丰富的库资源和简洁易读的语法，成为系统开发的核心语言，用于数据处理、模型构建、算法实现等各个环节。
大模型框架：采用主流的大模型框架，如Hugging Face的Transformers库，方便加载和使用预训练的大模型，如GPT系列、BERT系列等，实现自然语言处理和深度学习任务。
数据处理工具：使用Pandas进行数据清洗、转换和分析；NumPy用于数值计算；Scikit - learn提供常用的机器学习算法和工具；PySpark适用于大规模数据的分布式处理。
数据库：MySQL用于存储结构化的考研数据，如院校信息、历年分数线等；Redis作为缓存数据库，提高数据访问速度。
Web框架：Flask或Django用于构建用户交互层，实现前后端数据交互和页面展示。

数据采集
- 网络爬虫：利用Python的Scrapy框架编写爬虫程序，针对教育部官网、各高校研究生院、考研论坛等数据源进行数据爬取。爬虫程序模拟浏览器行为，解析网页结构，提取院校基本信息、历年招生数据、考试大纲、历年分数线等关键信息。
- API接口调用：部分数据源提供API接口，通过Python的requests库调用这些接口，获取最新的考研数据，如院校的实时招生动态、政策变动等。
数据存储
- 关系型数据库：将清洗后的结构化数据存储到MySQL数据库中，设计合理的数据库表结构，如院校表、专业表、分数线表等，方便数据的查询和管理。
- 缓存数据库：使用Redis缓存热点数据，如用户经常查询的院校信息和近期分数线数据，减少数据库的访问压力，提高系统的响应速度。

数据清洗
- 处理缺失值：对于数据中的缺失值，根据不同情况采用不同的处理方法，如删除含有大量缺失值的记录、用均值或中位数填充数值型缺失值、用众数填充类别型缺失值等。
- 处理异常值：使用统计方法（如3σ原则）或机器学习算法（如孤立森林）检测数据中的异常值，并进行修正或删除。
- 数据去重：去除重复的数据记录，确保数据的唯一性。
特征工程
- 特征提取：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、院校的学科评估等级、师资力量、科研成果、地理位置等。
- 特征编码：对于类别型特征，采用独热编码（One - Hot Encoding）或标签编码（Label Encoding）将其转换为数值型特征，以便机器学习模型能够处理。
- 特征缩放：使用标准化（StandardScaler）或归一化（MinMaxScaler）方法对数值型特征进行缩放，使不同特征具有相同的尺度，提高模型的训练效果。

自然语言处理
- 利用大模型对考研相关的文本数据进行处理，如院校简介、专业介绍、考生评价等。通过大模型的语义理解能力，提取文本中的关键信息，如院校的特色专业、优势学科、师资优势等，为院校推荐提供更丰富的特征。
- 实现智能问答功能，考生可以通过自然语言输入问题，系统利用大模型生成准确的回答，如询问某院校某专业的录取情况、就业前景等。
深度学习任务
- 在分数线预测中，利用大模型作为特征提取器，将考研数据转换为高维的特征表示，然后结合其他机器学习或深度学习模型进行预测。大模型可以捕捉数据中的复杂非线性关系，提高预测的准确性。
- 在院校推荐中，大模型可以根据考生的历史行为数据和偏好，生成个性化的推荐策略。例如，通过分析考生在系统中的浏览记录、收藏行为等，利用大模型预测考生可能感兴趣的院校，并进行精准推荐。

分数线预测模型
- 模型选择：采用多种模型进行实验，包括时间序列模型（如ARIMA、Prophet）、机器学习模型（如线性回归、决策树、随机森林、支持向量机、XGBoost）和深度学习模型（如LSTM）。
- 模型训练：使用PySpark在分布式集群上进行模型训练，将处理好的数据划分为训练集、验证集和测试集。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。
- 模型集成：为了提高预测的准确性和稳定性，采用集成学习策略，将多个模型的预测结果进行融合，如加权平均、Stacking等。
院校推荐模型
- 协同过滤算法：基于用户 - 院校交互数据，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：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。
- 混合推荐算法：结合协同过滤和内容推荐的优势，构建混合推荐模型。同时，根据考生的风险偏好（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。

推荐预测
- 当考生输入目标院校、专业等信息时，系统调用训练好的分数线预测模型，对分数线进行预测，并给出预测结果和置信区间。
- 根据考生的个人信息（如本科院校、专业、成绩、兴趣爱好等）和历史行为数据，系统利用院校推荐模型生成个性化的院校推荐列表，并按照推荐得分进行排序。
用户交互
- 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，在页面上输入相关信息，查看预测的分数线结果和院校推荐列表。系统还提供搜索、筛选、排序等功能，方便用户快速找到自己感兴趣的院校。