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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于 2025-07-16 09:14:29 发布

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分类专栏：大数据毕业设计文章标签：课程设计大数据 hadoop 人工智能 spark 毕业设计网络爬虫

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介绍资料

Django+Vue.js考研分数线预测系统技术说明

一、系统概述

基于Django+Vue.js的考研分数线预测系统，通过整合多源异构数据与机器学习算法，构建了集数据采集、模型训练、预测服务与可视化分析于一体的智能决策平台。系统采用前后端分离架构，Django负责后端数据处理与API服务，Vue.js实现前端交互与可视化展示，支持考生动态查询院校分数线、获取个性化推荐并分析竞争趋势。

二、技术架构设计

1. 后端架构

框架选择：采用Django 4.2框架，利用其MVT设计模式与内置ORM组件，快速构建RESTful API服务。通过Django REST Framework实现JWT认证与WebSocket通信，支持实时数据推送（如分数线变动提醒）。
数据库设计：
- MySQL 8.0：存储结构化数据，包括院校信息（学校名称、地理位置、学科评估等级）、历年分数线（2015-2025年）、报录比等。
- Redis 6.0：作为缓存层，缓存热点数据（如热门院校查询结果），支持10万级并发连接，响应时间低于200ms。
爬虫系统：
- Scrapy 2.8 + Selenium 4.0：并行抓取教育部阳光高考平台、各院校研招网数据，日均处理50万条数据。
- 数据清洗：采用Pandas库处理缺失值（如用多重插补法填充报录比缺失值）、异常值（如剔除分数线波动超过30%的异常年份），数据质量覆盖率提升至95%。

2. 前端架构

框架选择：Vue.js 3.0结合Element Plus组件库，实现响应式界面与动态数据绑定。通过Vuex管理全局状态（如用户画像数据），减少HTTP请求次数。
可视化技术：
- ECharts 5.0：绘制分数线趋势图、院校竞争力雷达图、报考热度热力图等交互式图表。例如，通过3D地球可视化展示全国院校竞争热度分布，用户停留时长较传统图片浏览提升3倍。
- 动态筛选：支持多维度筛选（如冲刺/稳妥/保底院校），用户输入成绩后秒级返回预测结果与推荐列表。

3. 模型训练与预测

特征工程：
- 考生画像：包含12维特征（本科院校层次、GPA、英语六级成绩、报考地域偏好等）。
- 院校属性：提取28项特征（双一流建设学科数、博士点数量、复试差额比等），通过SHAP值解释框架生成可视化决策报告（如“您的政治成绩比目标院校平均分低8分”）。
混合预测模型：
- 基模型：XGBoost（max_depth=8，learning_rate=0.05）与LightGBM（支持GPU加速训练）并行训练，输入特征为标准化后的考生画像与院校属性。
- 元模型：采用CatBoost作为元学习器，输入为基模型预测结果的均值与标准差，输出最终预测值。在2020-2024年测试集上，混合模型MAE为4.2分，R²达0.93。

三、核心功能实现

1. 数据采集与预处理

多源数据融合：
- 结构化数据：从教育部平台获取2015-2025年分数线数据，通过Pandas进行缺失值处理。
- 非结构化数据：利用BERT-base模型提取招生简章中的关键信息（如推免比例、复试差额比），标注情感标签（如“该院校复试公平性较高”）。
实时数据更新：通过Django Channels实现WebSocket通信，实时推送分数线变动提醒，延迟控制在200ms以内。

2. 个性化推荐系统

混合推荐算法：
- 协同过滤：基于用户行为相似性推荐（如院校报考热度分析），引入时间衰减因子，优先推荐近年热门院校。
- 内容推荐：利用院校特征（学科实力、地理位置）与用户画像匹配，通过TF-IDF算法计算相似度。
- 动态权重调整：根据用户行为（如浏览记录、收藏行为）实时调整算法权重，推荐匹配准确率提升22个百分点。
推荐结果解释：生成可视化推荐理由（如“该院校计算机专业录取率与您实力匹配”），提升用户信任度。

3. 可视化分析平台

多维度图表展示：
- 分数线趋势图：展示近5年目标院校专业分数线变化，标注政策突变点（如专硕扩招）。
- 院校竞争力雷达图：从录取难度、科研实力、地理位置等5个维度评估院校综合竞争力。
- 报考热度热力图：基于爬虫数据实时更新各院校专业报考热度，支持按地域、专业类别筛选。
交互式操作：用户可通过拖拽、缩放等操作自定义分析视角，例如对比不同院校的报录比变化趋势。