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)

最新推荐文章于 2025-12-05 17:02:52 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-05 17:02:52 发布 · 624 阅读

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#课程设计 #python #hadoop #大数据 #spark #hive #毕业设计

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介绍资料

《Python+Django考研院校推荐系统与考研分数线预测系统》任务书

一、项目背景与目标

1.1 背景

随着考研竞争加剧，考生在院校选择过程中面临信息分散、筛选效率低等问题。传统人工检索方式难以综合评估院校实力、地理位置、报录比等多维度数据，导致决策成本高、匹配精准度低。本系统旨在通过Python+Django技术栈，结合数据挖掘与机器学习算法，构建智能化考研信息服务平台，为考生提供个性化院校推荐与分数线预测服务。

1.2 目标

功能目标：
- 实现多源数据采集与清洗（研招网、院校官网、用户行为日志等）。
- 开发基于混合推荐算法的院校推荐模块（内容推荐+协同过滤）。
- 构建随机森林回归模型，预测目标院校未来3年分数线。
- 设计可视化交互界面，支持多条件筛选、对比分析与反馈优化。
技术目标：
- 采用Django框架构建高并发、可扩展的后端服务。
- 通过Redis缓存热点数据，提升系统响应速度。
- 集成SHAP值解释模型，增强推荐结果可解释性。
应用目标：
- 系统日均服务考生500+，推荐满意度达85%以上。
- 为10+所高校提供招生数据分析报告，辅助优化招生策略。

二、项目任务分解

2.1 数据层任务

数据采集
- 使用Scrapy框架爬取研招网、院校官网的招生简章、报录比、复录比等数据。
- 通过API接口获取教育部学科评估报告、用户行为日志（如点击、收藏记录）。
数据清洗与标准化
- 使用Pandas处理缺失值（如用均值填充报录比缺失值）、异常值（如剔除分数线超过历史均值3倍的数据）。
- 通过TF-IDF算法提取招生简章文本特征，构建院校标签库（如“985”“双一流”“计算机强校”）。
特征工程
- 构建“院校-专业-用户”三维特征矩阵，包含学科排名、地理位置、用户偏好等20余项指标。
- 对连续型特征（如报录比）进行归一化处理，对类别型特征（如院校层次）进行独热编码（One-Hot Encoding）。

2.2 模型层任务

混合推荐算法开发
- 设计动态权重α，平衡内容推荐（CB）与协同过滤（CF）的贡献。例如：
  - 当用户交互院校数N<5时，α=0.8（侧重内容推荐）；
  - 当N≥5时，α=0.5（平衡两种算法）。
- 实现基于用户的协同过滤（User-CF），计算用户相似度矩阵（余弦相似度）。
分数线预测模型开发
- 采用随机森林回归算法，输入特征包括报录比、复录比、历年分数线趋势等，输出未来3年预测值。
- 通过网格搜索优化参数（如n_estimators=100，max_depth=10），提升模型准确率（MAE≤3分）。
增量学习机制设计
- 每年更新模型时，保留历史数据权重，平滑过渡年度差异。例如：
  - 2024年模型训练时，2023年数据权重设为0.7，2022年数据权重设为0.3。

2.3 系统层任务

后端开发
- 基于Django框架构建RESTful API，使用Django ORM操作MySQL数据库。
- 通过Redis缓存热门院校信息（如TOP100院校数据），降低数据库查询压力。
前端开发
- 采用Vue.js框架实现响应式界面，集成ECharts展示历年分数线趋势、报录比热力图等可视化图表。
- 设计多条件筛选组件（如院校层次、地域、专业方向），支持用户对比分析（如同时对比3所院校的学科实力）。
交互功能开发
- 实现用户反馈机制（如对推荐结果评分、修正偏好），优化推荐算法。
- 开发模拟填报模块，结合用户成绩预测录取概率（如“您的分数有70%概率被录取”）。

三、技术路线与工具

**3.1 技术

mermaid

	`graph TD`
	`A[多源数据采集] --> B{数据清洗}`
	`B --> C[结构化数据]`
	`B --> D[非结构化数据]`
	`C --> E[特征工程]`
	`D --> F[NLP处理]`
	`E & F --> G[推荐模型训练]`
	`G --> H[分数线预测模型训练]`
	`H --> I[Django系统集成]`
	`I --> J[用户交互]`
	`J --> K[反馈优化]`
	`K --> B`

3.2 开发工具

编程语言：Python 3.8+
Web框架：Django 4.0+
数据库：MySQL 8.0 + Redis 6.0
机器学习库：Scikit-learn、Pandas、NumPy、XGBoost
爬虫框架：Scrapy 2.5+
前端框架：Vue.js 3.0 + ECharts 5.0

四、项目进度安排

阶段	时间	任务内容
需求分析	2025.09-2025.10	完成文献综述、用户调研，确定系统功能与技术路线。
数据采集	2025.11-2025.12	开发爬虫程序，采集研招网、院校官网数据，构建初始数据库。
模型开发	2026.01-2026.02	训练推荐模型与分数线预测模型，优化参数（如随机森林的n_estimators）。
系统开发	2026.03-2026.04	实现Django前后端集成，开发可视化模块与交互功能。
测试部署	2026.05-2026.06	进行系统压力测试、用户调研，修复漏洞，撰写项目文档。

五、预期成果

系统功能：
- 考研院校推荐系统（支持多条件筛选、对比分析、反馈优化）。
- 考研分数线预测系统（MAE≤3分，支持未来3年预测）。
技术文档：
- 系统设计说明书、数据库ER图、API接口文档。
- 模型训练报告（含参数调优过程、评估指标）。
应用成果：
- 系统部署后日均服务考生500+，推荐满意度达85%+。
- 发表核心期刊论文1篇，申请软件著作权1项。

六、风险评估与应对

风险	应对措施
数据采集失败（如反爬）	采用Selenium模拟浏览器行为，结合代理IP池规避封禁。
模型准确率不足	增加特征维度（如引入社交媒体舆情数据），尝试集成学习（如XGBoost+LightGBM）。
系统并发性能不足	使用Nginx负载均衡，优化MySQL索引，引入消息队列（如RabbitMQ）解耦任务。

项目负责人：__________
日期：__________