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)

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介绍资料

以下是一篇技术说明文档《Python+Django考研院校推荐系统》，聚焦系统架构、核心模块实现与关键技术细节，内容结构清晰且包含可复用的代码示例：

---

Python+Django考研院校推荐系统技术说明

版本：V1.0
作者：XXX
日期：2023年XX月XX日

1. 系统概述

本系统基于Python语言与Django框架开发，旨在为考研学生提供个性化院校推荐服务。系统通过整合院校属性数据（如报录比、专业排名）与用户行为数据（如点击、收藏），采用混合推荐算法生成推荐列表，并通过Web界面实现交互式展示。

技术栈：

• 后端：Python 3.9 + Django 4.2 + Django REST Framework
• 数据库：MySQL（结构化数据） + MongoDB（非结构化文本） + Redis（缓存）
• 前端：HTML/CSS + Bootstrap 5 + ECharts（数据可视化）
• 爬虫：Scrapy 2.8（数据采集）

2. 系统架构设计

系统采用分层架构（图1），各层职责如下：

1. 数据层：
   • MySQL存储院校基本信息（如名称、地区、报录比）
   • MongoDB存储用户评价文本（用于情感分析）
   • Redis缓存热门院校ID列表（TTL=3600秒）
2. 算法层：
   • 实现基于内容的推荐（CB）与协同过滤（CF）混合算法
   • 通过Django信号机制（django.db.models.signals）触发推荐结果更新
3. 服务层：
   • Django提供RESTful API接口（如/api/recommend/?user_id=123）
   • Celery异步任务队列处理耗时操作（如矩阵分解计算）
4. 展示层：
   • 前端通过AJAX动态加载推荐结果
   • ECharts生成院校对比雷达图（示例代码见3.3节）

<img src="%E6%AD%A4%E5%A4%84%E5%8F%AF%E6%8F%92%E5%85%A5%E6%9E%B6%E6%9E%84%E5%9B%BE%EF%BC%8C%E6%8F%8F%E8%BF%B0%EF%BC%9A%E5%8C%85%E5%90%AB%E6%95%B0%E6%8D%AE%E9%87%87%E9%9B%86%E3%80%81%E5%AD%98%E5%82%A8%E3%80%81%E7%AE%97%E6%B3%95%E3%80%81%E6%9C%8D%E5%8A%A1%E3%80%81%E5%B1%95%E7%A4%BA%E4%BA%94%E6%A8%A1%E5%9D%97" />
图1 系统架构图

3. 核心模块实现

3.1 数据采集模块

使用Scrapy爬取阳光高考平台数据，关键配置如下：

python

	# settings.py 配置示例
	BOT_NAME = 'grad_school_spider'
	ROBOTSTXT_OBEY = False # 绕过robots.txt限制
	ITEM_PIPELINES = {
	'grad_school.pipelines.MongoPipeline': 300, # 存储到MongoDB
	'grad_school.pipelines.MySQLPipeline': 400, # 存储到MySQL
	}

爬虫核心逻辑（解析院校列表页）：

python

	def parse(self, response):
	for item in response.xpath('//div[@class="school-item"]'):
	yield {
	'name': item.xpath('.//h3/text()').get().strip(),
	'region': item.xpath('.//span[@class="region"]/text()').get(),
	'admission_rate': float(item.xpath('.//span[@class="rate"]/text()').get().replace('%', '')) / 100
	}
	# 翻页处理
	next_page = response.xpath('//a[@class="next-page"]/@href').get()
	if next_page:
	yield response.follow(next_page, self.parse)

3.2 推荐算法模块

3.2.1 基于内容的推荐（CB）

1. 特征提取：使用TF-IDF将院校描述文本转换为向量

python

	from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
	corpus = [school['description'] for school in School.objects.all().values('description')]
	vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000)
	tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus) # 形状：(n_schools, 1000)

1. 相似度计算：通过余弦相似度匹配用户偏好

python

	import numpy as np
	from django.contrib.auth.models import User
	def content_based_recommend(user_id, top_k=5):
	user = User.objects.get(id=user_id)
	# 获取用户历史交互院校的TF-IDF向量平均值（用户画像）
	interacted_schools = Interaction.objects.filter(user=user).values_list('school_id', flat=True)
	if not interacted_schools:
	return [] # 冷启动处理：返回热门院校
	vectors = tfidf_matrix[[school_id-1 for school_id in interacted_schools]] # 假设school_id从1开始
	user_profile = np.mean(vectors, axis=0) if vectors.size > 0 else np.zeros(1000)
	# 计算所有院校与用户画像的相似度
	similarities = np.dot(tfidf_matrix, user_profile.T).toarray().flatten()
	school_ids = np.argsort(similarities)[-top_k:][::-1] + 1 # 转换为1-based ID
	return School.objects.filter(id__in=school_ids).values('id', 'name', 'region')

3.2.2 协同过滤推荐（CF）

使用Surprise库实现矩阵分解（SVD算法）：

python

	from surprise import SVD, Dataset, Reader
	from surprise.model_selection import train_test_split
	# 加载数据（用户ID, 院校ID, 评分：点击=1, 收藏=3, 申请=5）
	interactions = Interaction.objects.filter(duration__gt=10).values_list('user_id', 'school_id', 'action_type')
	data = [(u, s, a) for u, s, a in interactions] # 示例数据格式：[(1, 101, 3), (2, 102, 1)]
	reader = Reader(rating_scale=(1, 5))
	trainset = Dataset.load_from_df(pd.DataFrame(data, columns=['user', 'school', 'rating']), reader).build_full_trainset()
	# 训练SVD模型
	model = SVD(n_factors=50, n_epochs=20, lr_all=0.005, reg_all=0.02)
	model.fit(trainset)
	# 预测用户对院校的评分
	def cf_recommend(user_id, top_k=5):
	all_schools = School.objects.all().values_list('id', flat=True)
	predictions = []
	for school_id in all_schools:
	# Surprise内部ID从0开始，需转换
	pred = model.predict(uid=str(user_id), iid=str(school_id-1))
	predictions.append((school_id, pred.est))
	# 按预测评分排序
	predictions.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
	return School.objects.filter(id__in=[x[0] for x in predictions[:top_k]])

3.2.3 混合推荐策略

动态权重分配逻辑：

python

	def hybrid_recommend(user_id, top_k=10):
	# 获取用户历史行为数量（用于计算alpha）
	interaction_count = Interaction.objects.filter(user=user_id).count()
	alpha = 1 / (1 + math.exp(-0.1 * (interaction_count - 5))) # Sigmoid函数调整权重
	# 获取CB与CF推荐结果
	cb_result = content_based_recommend(user_id, top_k*2) # 扩大候选集
	cf_result = cf_recommend(user_id, top_k*2)
	# 合并结果并加权评分
	combined = []
	for school in list(cb_result) + list(cf_result):
	# 假设CB与CF的原始评分已归一化到[0,1]
	cb_score = next((x['similarity'] for x in cb_result if x['id'] == school.id), 0)
	cf_score = next((x[1]/5 for x in cf_result if x[0] == school.id), 0) # CF评分范围1-5
	final_score = alpha * cb_score + (1 - alpha) * (cf_score / 5) # 归一化CF评分
	combined.append((school, final_score))
	# 按最终评分排序
	combined.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
	return [x[0] for x in combined[:top_k]]

3.3 前端展示模块

3.3.1 推荐列表展示

使用Django模板渲染推荐结果：

html

	<!-- templates/recommend.html -->
	<div class="container mt-4">
	<h3>为您推荐的院校</h3>
	<div class="row">
	{% for school in recommendations %}
	<div class="col-md-4 mb-3">
	<div class="card">
	<div class="card-body">
	<h5 class="card-title">{{ school.name }}</h5>
	<p class="card-text">地区：{{ school.region }}</p>
	<a href="/school/{{ school.id }}" class="btn btn-primary">查看详情</a>
	</div>
	</div>
	</div>
	{% endfor %}
	</div>
	</div>

3.3.2 院校对比雷达图

通过ECharts生成动态图表：

html

	<div id="radar-chart" style="width: 600px; height: 400px;"></div>
	<script src="https://cdn.jsdelivr.net/npm/echarts@5.4.3/dist/echarts.min.js"></script>
	<script>
	// 假设从后端获取的院校数据
	const schoolData = {
	names: ['清华大学', '北京大学'],
	indicators: ['专业排名', '报录比', '就业率', '科研实力', '地理位置'],
	data: [
	[95, 80, 90, 98, 85], // 清华大学
	[90, 85, 92, 96, 90] // 北京大学
	]
	};
	const chart = echarts.init(document.getElementById('radar-chart'));
	const option = {
	title: { text: '院校综合对比' },
	tooltip: {},
	legend: { data: schoolData.names },
	radar: {
	indicator: schoolData.indicators.map(name => ({ name, max: 100 }))
	},
	series: [{
	name: '院校对比',
	type: 'radar',
	data: schoolData.data.map((values, i) => ({
	value: values,
	name: schoolData.names[i]
	}))
	}]
	};
	chart.setOption(option);
	</script>

4. 性能优化策略

1. 数据库优化：
   • 为Interaction表的(user_id, school_id)字段添加复合索引
   • 使用Django的select_related()与prefetch_related()减少查询次数
2. 缓存策略：
   • 对热门院校列表使用Redis缓存（CACHE_TTL = 60 * 15）
   • 通过Django的@cache_page(60 * 15)装饰器缓存API响应
3. 异步任务：
   • 使用Celery定期更新推荐模型（每晚3点执行）：

   python

   	# tasks.py
   	from celery import shared_task
   	@shared_task
   	def update_recommendation_models():
   	# 重新训练CF模型
   	train_cf_model.delay()
   	# 更新院校TF-IDF矩阵
   	update_tfidf_matrix.delay()

5. 部署与运维

1. 部署方案：

   • 使用Nginx + Gunicorn部署Django应用
   • 配置Gunicorn启动命令：

   bash

   gunicorn grad_recommend.wsgi:application --bind 0.0.0.0:8000 --workers 4 --timeout 120

2. 监控告警：

   • 通过Prometheus + Grafana监控API响应时间（目标值<500ms）
   • 设置告警规则：当Redis内存使用率>80%时触发邮件通知

6. 总结与改进方向

当前系统已实现基本推荐功能，但存在以下改进空间：

1. 冷启动问题：新增用户时可通过注册问卷收集初始偏好
2. 算法优化：尝试引入图神经网络（GNN）建模院校间关系
3. 多端适配：开发微信小程序版本，支持移动端使用

完整代码仓库：GitHub示例链接（需替换为实际地址）

---

技术说明文档特点：

1. 实用性：提供可直接复用的代码片段（如Scrapy配置、ECharts集成）
2. 完整性：覆盖数据采集、算法实现、前端展示全流程
3. 可扩展性：通过模块化设计支持算法替换与功能扩展

运行截图

推荐项目

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优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

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