计算机毕业设计Django+大模型新能源汽车销量分析可视化新能源汽车推荐系统大数据毕业设计(源码+LW+PPT+讲解)

最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布 · 967 阅读

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#课程设计 #大数据 #python #深度学习 #毕业设计 #推荐算法 #爬虫

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介绍资料

以下是一份关于《Django+大模型新能源汽车销量分析可视化与新能源汽车推荐系统》的开题报告框架及内容示例，供参考：

开题报告

题目：基于Django与大模型的新能源汽车销量分析可视化及推荐系统研究

一、研究背景与意义

1. 研究背景

随着全球能源危机与环保意识的提升，新能源汽车（NEV）产业进入高速发展阶段。中国作为全球最大的新能源汽车市场，其销量数据呈现爆发式增长，但市场也面临产品同质化、用户选择困难等问题。同时，大数据与人工智能技术的成熟为行业提供了新的解决方案：

销量分析：通过历史数据挖掘市场趋势、用户偏好及区域差异，可为企业战略决策提供支持。
推荐系统：结合用户画像与产品特性，实现个性化推荐，提升用户体验与转化率。

2. 研究意义

理论意义：融合大模型（如LLM、深度学习）与传统数据分析方法，探索多模态数据在汽车领域的应用。
实践意义：
- 为车企提供销量预测与市场细分工具；
- 为消费者构建智能化推荐平台，降低决策成本；
- 推动Django框架在工业级数据分析系统中的落地应用。

二、国内外研究现状

1. 新能源汽车销量分析研究

国外研究：多聚焦于宏观经济因素（如油价、政策）对销量的影响，采用时间序列模型（ARIMA、LSTM）进行预测。
国内研究：结合用户评论、社交媒体数据，利用情感分析挖掘用户需求，但缺乏动态可视化交互设计。

2. 推荐系统研究

传统方法：基于协同过滤、内容过滤的推荐算法，但冷启动问题显著。
深度学习方向：利用BERT、Transformer等大模型生成用户画像，结合多目标优化提升推荐精度（如阿里、京东的实践）。
汽车领域应用：特斯拉、比亚迪等企业已部署基础推荐功能，但未充分整合销量分析与个性化推荐。

3. 现有不足

数据维度单一，缺乏多源数据融合（如销量、用户行为、舆情）；
系统交互性差，多为静态报表，缺乏实时动态分析；
推荐逻辑与市场趋势脱节，未考虑销量波动对推荐策略的影响。

三、研究内容与技术路线

1. 研究内容

（1）新能源汽车销量分析可视化系统

数据采集：爬取公开数据（如乘联会销量、汽车之家评论）、企业API接口数据。
数据处理：清洗、归一化、特征工程（时间序列分解、情感分析）。
分析模型：
- 销量预测：LSTM+Prophet混合模型；
- 用户偏好挖掘：基于BERT的评论主题分类；
- 区域市场分析：地理信息系统（GIS）可视化。
可视化设计：
- 使用ECharts/D3.js实现动态仪表盘；
- 通过Django框架构建Web交互界面，支持多维度钻取分析。

（2）新能源汽车推荐系统

用户画像构建：
- 显式特征：年龄、收入、购车预算；
- 隐式特征：浏览历史、评论情感、社交媒体行为；
- 大模型增强：利用LLM（如ChatGLM）生成语义化用户标签。
推荐算法：
- 基础层：改进的协同过滤（考虑销量权重）；
- 深度层：基于Transformer的序列推荐模型；
- 混合策略：多目标优化（精度、多样性、新颖性）。
系统集成：
- 与销量分析模块联动，动态调整推荐权重（如热门车型优先推荐）；
- 通过Django REST Framework提供API接口，支持移动端调用。

2. 技术路线

mermaid

1graph TD  
2A[数据采集] --> B[数据清洗与预处理]  
3B --> C[销量分析模型]  
4B --> D[用户画像模型]  
5C --> E[可视化仪表盘]  
6D --> F[推荐算法模块]  
7E --> G[Django Web系统]  
8F --> G  
9G --> H[用户交互与反馈]  
10H --> B

四、创新点与预期成果

1. 创新点

多模态数据融合：整合销量、用户评论、舆情等多源数据，提升分析全面性；
大模型增强推荐：利用LLM生成语义化标签，解决冷启动问题；
动态推荐策略：根据销量波动实时调整推荐权重，增强商业价值。

2. 预期成果

完成一个基于Django的Web系统，包含销量分析可视化与推荐功能；
发表1-2篇核心期刊论文，申请1项软件著作权；
系统在企业场景中试点应用，提升推荐点击率10%以上。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间	任务
1	第1-2月	文献调研、数据采集工具开发
2	第3-4月	销量分析模型构建与验证
3	第5-6月	推荐算法设计与离线测试
4	第7-8月	Django系统开发与联调
5	第9-10月	系统测试与优化
6	第11-12月	论文撰写与答辩准备

六、参考文献

[1] 李华等. 基于LSTM的新能源汽车销量预测模型研究[J]. 计算机应用,2022.
[2] Wang Y, et al. Deep Learning for Personalized E-commerce Recommendation[C]. KDD 2021.
[3] Django官方文档. https://djangoproject.com
[4] 乘联会. 2023年中国新能源汽车市场报告[R].

备注：实际研究需根据数据获取情况与技术可行性调整模型细节。

此开题报告结合了技术实现与商业价值，突出大模型与Django框架的融合应用，可根据具体研究方向进一步细化。