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)

最新推荐文章于 2025-07-28 18:55:04 发布

原创最新推荐文章于 2025-07-28 18:55:04 发布 · 548 阅读

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#课程设计 #大数据 #深度学习 #python #毕业设计 #爬虫 #数据可视化

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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

1.1 项目背景

随着全国硕士研究生报考人数持续增长（2025年突破520万），考生面临信息过载与决策焦虑的双重困境。传统择校方式依赖经验判断或简单数据统计，导致约37%的考生因定位偏差错失理想院校。以清华大学计算机专业为例，2024年因报考人数激增导致分数线波动，传统预测方法误差率高达15%，而基于机器学习的预测模型可将误差控制在±5%以内。本系统旨在通过技术赋能，为考生提供精准、动态的分数线预测与院校推荐服务。

1.2 项目目标

核心目标：构建基于Django+Vue.js的考研分数线预测系统，实现以下功能：
- 考生画像建模与个性化预测（支持12维特征输入）
- 院校竞争热度实时可视化（3D地球热力图展示）
- 跨校调剂智能推荐（准确率≥70%）
技术指标：
- 系统响应时间≤500ms（10万级并发场景）
- 预测模型准确率≥85%（2015-2025年历史数据验证）
- 数据更新延迟≤24小时（政策突变场景）

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）

2.1.1 结构化数据采集

任务内容：
- 开发Scrapy+Selenium混合爬虫，采集教育部阳光高考平台、各院校研招网数据
- 构建MySQL数据库表结构（含院校表、专业表、分数线表等12张核心表）
交付成果：
- 爬虫代码库（GitHub仓库地址：https://github.com/xxx/spider）
- 初始数据集（含2015-2024年3,214所院校数据）

2.1.2 非结构化数据处理

任务内容：
- 使用BERT模型提取考研论坛热帖中的院校口碑标签（如"压分""歧视双非"）
- 实现PDF解析模块，自动提取招生简章中的关键信息（如推免比例、考试科目变更）
交付成果：
- 标注数据集（10,000条论坛帖子标注样本）
- PDF解析API接口文档

2.2 算法模型开发组（负责人：李四）

2.2.1 特征工程与模型构建

任务内容：
- 构建考生画像特征体系（含本科院校层次、GPA、英语水平等12项核心指标）
- 实现XGBoost+LightGBM混合模型，引入SHAP值解释框架
交付成果：
- 特征工程代码（Python脚本）
- 模型训练日志（含超参数调优记录）

2.2.2 动态政策响应模块

任务内容：
- 开发LSTM时间序列网络，捕捉考研政策突变点（如2024年专硕扩招政策）
- 实现模型热更新机制，支持政策发布后24小时内调整预测结果
交付成果：
- 政策敏感型时间序列预测模型
- 模拟政策冲击测试报告

2.3 系统开发组（负责人：王五）

2.3.1 后端服务开发

任务内容：
- 基于Django 4.2构建RESTful API服务
- 实现JWT认证、WebSocket实时通信、Celery异步任务队列
交付成果：
- API文档（Swagger UI可视化）
- 单元测试覆盖率报告（≥80%）

2.3.2 前端界面开发

任务内容：
- 使用Vue 3.0+Element Plus构建响应式界面
- 集成ECharts 5.0实现3D地球可视化、折线图趋势分析
- 开发VR校园漫游功能（Three.js实现）
交付成果：
- 前端代码库（含组件文档）
- UI设计稿（Figma链接）

2.4 测试与部署组（负责人：赵六）

2.4.1 系统测试

任务内容：
- 使用Locust进行压力测试（模拟10万并发用户）
- 执行安全测试（OWASP ZAP扫描漏洞）
交付成果：
- 测试报告（含性能瓶颈分析）
- 安全修复方案

2.4.2 部署运维

任务内容：
- 配置Nginx+Gunicorn+MySQL生产环境
- 实现CI/CD流水线（GitHub Actions+Docker）
交付成果：
- 部署文档（含故障排查指南）
- 监控看板（Grafana仪表盘）

三、时间计划与里程碑

阶段	时间范围	关键里程碑
需求分析	2025.07.01-07.15	完成技术文档编写（含用例图、时序图）
数据采集	2025.07.16-08.15	初始数据集交付（覆盖80%目标院校）
模型训练	2025.08.16-09.30	混合模型验证通过（准确率≥85%）
系统开发	2025.10.01-12.15	前后端联调完成（支持核心功能演示）
测试优化	2025.12.16-2026.01.31	通过压力测试（10万并发QPS≥2000）
上线部署	2026.02.01-02.15	系统正式上线（域名：http://www.kaoyan-predict.com）

四、资源需求与预算

4.1 硬件资源

资源类型	配置要求	用途说明	预算（元）
云服务器	4核16G/100G SSD/10Mbps	生产环境部署	12,000/年
GPU服务器	8卡V100/512G内存	深度学习模型训练	48,000/年
测试机	i7-13700K/32G/1T NVMe	本地开发测试	8,000