计算机毕业设计Django+Vue.js考研分数线预测系统 考研院校推荐系统 大数据毕业设计 (源码+文档+PPT+讲解)

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介绍资料

《Django+Vue.js考研分数线预测系统》任务书

一、项目背景与目标

背景：
2025年全国硕士研究生报考人数突破520万，考生面临信息不对称导致的择校风险。传统志愿选择依赖经验判断，缺乏科学依据，导致约37%的考生因定位偏差错失理想院校。本项目旨在开发基于Django+Vue.js的考研分数线预测系统，通过机器学习算法与实时数据交互，为考生提供精准的院校推荐与分数线预测服务。

目标：

1. 构建包含520万考生、3,214所院校的完整数据集，支持10年历史数据回溯分析
2. 实现XGBoost+LightGBM混合模型，预测准确率≥90%（MAE≤5分）
3. 开发支持WebSocket实时通信的Web应用，响应时间≤500ms
4. 完成等保2.0三级认证，保障10万级用户并发访问稳定性

二、任务分解与责任分配

2.1 数据采集与预处理组（负责人：张三）

任务清单：

1. 结构化数据采集：
   • 爬取教育部阳光高考平台、各院校研招网数据（含2015-2025年分数线、招生计划）
   • 开发Scrapy+Selenium混合爬虫，处理动态加载页面（如中国研究生招生信息网）
2. 非结构化数据处理：
   • 使用BERT模型提取招生简章中的关键信息（如"推免比例""复试差额比"）
   • 构建情感分析模块，量化考研论坛热帖中的院校口碑（如"压分""歧视双非"等标签）
3. 数据清洗：
   • 开发Pandas自动化清洗脚本，处理缺失值（如用多重插补法填充报录比）
   • 统一数据格式（如将"计算机科学与技术"与"081200"专业代码映射）

交付成果：

• 清洗后的结构化数据集（MySQL格式，含12张核心表）
• 非结构化数据知识库（MongoDB存储，含50万条文本标注数据）
• 数据质量评估报告（含异常值检测算法说明）

2.2 算法模型开发组（负责人：李四）

任务清单：

1. 特征工程：
   • 构建考生画像特征（12维）：本科院校层次、GPA、英语六级成绩等
   • 提取院校属性特征（28项）：双一流建设学科数、博士点数量等
   • 设计时间序列特征：近5年分数线变化趋势、招生计划波动率
2. 模型训练：
   • 实现XGBoost基线模型（参数调优：max_depth=8, learning_rate=0.05）
   • 开发LightGBM优化模型（引入类别型特征处理：gpu_target_col="专业"）
   • 构建Stacking集成框架（元学习器采用CatBoost）
3. 模型解释：
   • 集成SHAP值解释模块，生成可视化决策报告（如"您的数学成绩比目标院校平均分低12分"）
   • 开发政策敏感型时间序列预测子模型（捕捉专硕扩招等政策突变点）

交付成果：

• 训练好的混合模型（.pkl格式，含特征重要性排序）
• 模型评估报告（含RMSE、MAE、R²等指标对比）
• SHAP解释模块API文档（支持JSON格式输出）

2.3 后端系统开发组（负责人：王五）

任务清单：

1. 数据库设计：
   • 设计MySQL主库（含考生表、院校表、预测记录表等8张表）
   • 构建Redis缓存层（存储热点数据：如TOP100院校实时查询结果）
2. API开发：
   • 实现Django REST Framework接口（含JWT认证）：
     • /api/predict/（POST请求，接收考生特征返回预测结果）
     • /api/recommend/（GET请求，根据分数返回冲刺/稳妥/保底院校）
   • 开发WebSocket服务（Django Channels实现）：
     • 实时推送分数线变动提醒（如"清华大学计算机专业分数线下降5分"）
3. 系统集成：
   • 部署Celery异步任务队列（处理模型预测等耗时操作）
   • 实现Nginx负载均衡（配置upstream模块支持10万并发）

交付成果：

• 后端代码仓库（含详细注释与单元测试）
• API文档（Swagger UI格式，支持在线调试）
• 压力测试报告（Locust测试结果：1,000并发用户下TPS≥200）

2.4 前端界面开发组（负责人：赵六）

任务清单：

1. 核心界面开发：
   • 实现考生信息录入表单（含12项必填字段，支持自动校验）
   • 开发预测结果可视化组件（ECharts 5.0绘制：
     • 分数线趋势图（折线图+预测区间）
     • 院校竞争力雷达图（5维评估：录取难度、科研实力等）
2. 交互功能实现：
   • 集成VR校园漫游（Three.js实现360°实验室展示）
   • 开发语音交互模块（百度语音API实现自然语言查询）
3. 性能优化：
   • 实现Vue.js动态组件热更新（减少HTTP请求次数）
   • 配置Webpack打包优化（将vendor库拆分为单独文件）

交付成果：

• 前端代码仓库（含Vue3+TypeScript实现）
• UI设计稿（Figma格式，含响应式布局说明）
• 性能测试报告（Lighthouse评分：性能≥90，可访问性≥95）

三、时间进度安排

阶段	时间范围	里程碑交付物	验收标准
需求分析	2025.07.01-07.15	需求规格说明书（V1.0）	通过200份考生问卷验证需求覆盖率≥90%
系统设计	2025.07.16-07.31	数据库ER图、API接口定义文档	完成架构评审（邀请3名高校招生办专家参与）
核心开发	2025.08.01-10.31	可运行系统原型（Alpha版）	实现基础预测功能，准确率≥85%
测试优化	2025.11.01-11.30	测试报告（含327个缺陷修复记录）	通过等保2.0三级认证，修复所有高危漏洞
部署上线	2025.12.01-12.15	系统部署手册（V1.0）	支持1,000用户同时在线，响应时间≤1s

四、资源保障

1. 硬件资源：
   • 开发服务器：4核16G云主机（配置Nginx+MySQL+Redis）
   • 模型训练集群：8卡V100 GPU服务器（用于深度学习模型训练）
2. 软件资源：
   • 开发工具：PyCharm Professional、VS Code、Figma
   • 协作平台：GitLab（代码管理）、Jira（任务跟踪）、Confluence（文档共享）
3. 数据资源：
   • 教育部公开数据集（2015-2025年考研分数线）
   • 合作高校提供内部数据（含未公开报录比、复试真题）

五、风险管理

风险类型	应对措施
数据采集风险	开发多源数据融合模块，当主数据源失效时自动切换至备用源（如考研帮APP接口）
算法偏差风险	引入对抗验证（Adversarial Validation）技术，确保训练集与测试集分布一致
系统安全风险	部署WAF防火墙，定期进行渗透测试（每月1次），关键数据加密存储（AES-256）
进度延迟风险	采用敏捷开发模式，设置双周迭代周期，预留15%缓冲时间应对技术难点

任务书制定人：XXX
审核人：XXX
日期：2025年6月30日

运行截图

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项目案例

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