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

以下是一篇关于《Python+Django考研院校推荐系统》的开题报告框架及内容示例，供参考：

背景
- 近年来，全国考研人数持续攀升，2023年报考人数已突破474万，考生在院校选择上面临信息过载、筛选效率低等问题。
- 传统院校选择依赖人工搜索、经验分享或简单排名，缺乏个性化、数据驱动的决策支持工具。
- Python与Django框架因其高效开发、强扩展性和丰富的生态库（如Pandas、Scikit-learn），成为构建智能化推荐系统的理想选择。
意义
- 学术价值：结合数据挖掘与Web开发技术，探索个性化推荐算法在教育领域的应用。
- 实用价值：为考生提供科学、精准的院校推荐，降低决策成本，提升备考效率。

国内研究
- 现有考研平台（如研招网、考研帮）多提供基础信息查询，缺乏智能推荐功能。
- 部分研究聚焦于院校排名或单一指标分析（如录取分数线），未综合考虑考生背景与院校特征的匹配度。
国外研究
- 欧美高校推荐系统（如Coursera、EdX）多基于课程匹配，与考研场景差异较大。
- 推荐算法研究（如协同过滤、内容过滤、混合推荐）已较为成熟，但教育领域应用仍需结合本土化数据。
现存问题
- 数据分散：院校信息、考生数据、历年录取数据未有效整合。
- 推荐单一：缺乏动态调整与多维度评估（如专业实力、地理位置、就业率）。

方法
- 数据驱动：利用爬虫技术（Scrapy）获取数据，Pandas进行清洗与分析。
- 算法实现：基于Scikit-learn实现推荐模型，通过A/B测试优化参数。
- 系统开发：采用Django框架构建Web应用，结合Bootstrap实现响应式界面。
技术路线
数据采集 → 数据清洗 → 特征工程 → 推荐模型训练 → 系统开发 → 测试与优化
- 前端：HTML/CSS/JavaScript + Bootstrap
- 后端：Django + RESTful API
- 数据库：MySQL（结构化数据） + Redis（缓存加速）
- 部署：Docker容器化 + Nginx反向代理

预期成果
- 完成一个可运行的考研院校推荐系统，支持至少10万级院校数据存储与实时推荐。
- 发表1篇核心期刊或国际会议论文，申请1项软件著作权。
创新点
- 多维度推荐：结合院校硬实力（学科评估）与软实力（地理位置、校园环境）。
- 动态调整：根据用户反馈（如收藏、忽略）实时优化推荐结果。
- 可解释性：通过SHAP值或特征权重展示推荐依据，增强用户信任。

李明等. 基于协同过滤的个性化推荐系统研究[J]. 计算机科学, 2020.
Django官方文档. Django documentation | Django documentation | Django
Tolomei, G., et al. "Personalized ranking in educational recommendation systems." EDM, 2016.
研招网历年数据报告. 中国研究生招生信息网