计算机毕业设计Django+LLM大模型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)-优快云博客

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技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。

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介绍资料

以下是一份关于《Django+LLM大模型考研院校推荐系统与考研分数线预测系统》的任务书模板，供参考：

任务书：Django+LLM大模型考研院校推荐系统与考研分数线预测系统

一、项目背景与目标

背景
- 考研竞争日益激烈，考生需快速获取院校信息、历年分数线及录取趋势，但现有工具缺乏智能化推荐与精准预测功能。
- 大语言模型（LLM）的快速发展为数据挖掘与个性化推荐提供了技术支撑，结合Web框架（如Django）可实现高效系统开发。
目标
- 开发一个基于Django的Web系统，集成LLM大模型能力，实现以下功能：
  - 院校推荐：根据用户输入的专业、地域、院校层次等条件，推荐匹配的考研院校。
  - 分数线预测：利用历史数据与机器学习模型，预测目标院校未来分数线趋势。
  - 数据可视化：展示院校录取数据、分数线变化曲线等，辅助用户决策。

二、系统功能模块

1. 用户模块

用户注册/登录/个人信息管理（Django内置认证系统）。
用户偏好设置（专业方向、目标分数、地域偏好等）。

2. 院校推荐模块

数据来源：爬取或整合公开考研数据（如研招网、院校官网、第三方平台）。
推荐算法：
- 基于规则的过滤（如专业匹配度、地域限制）。
- 结合LLM的语义分析（如用户描述与院校特色的匹配）。
- 协同过滤（参考相似用户的选择）。

3. 分数线预测模块

数据预处理：清洗历年分数线、报考人数、录取人数等数据。
预测模型：
- 传统时间序列模型（如ARIMA）。
- 机器学习模型（如XGBoost、LSTM神经网络）。
- 结合LLM的文本分析（如政策解读、招生简章变化对分数的影响）。
结果展示：生成未来1-3年分数线预测区间及置信度。

4. 数据可视化模块

使用ECharts或Matplotlib实现动态图表：
- 院校历年分数线趋势图。
- 不同专业录取率对比。
- 用户偏好匹配度雷达图。

5. 后台管理模块

管理员可更新院校数据、调整推荐规则、监控系统运行状态。

三、技术选型

前端：HTML/CSS/JavaScript + Bootstrap（响应式布局）。
后端：Django框架（Python），提供RESTful API接口。
数据库：MySQL/PostgreSQL（结构化数据存储）。
大模型集成：
- 调用OpenAI API（如GPT-4）或开源LLM（如Llama 2、ChatGLM）进行语义分析。
- 使用LangChain框架封装LLM交互逻辑。
机器学习：Scikit-learn、TensorFlow/PyTorch（分数线预测模型）。
部署：Docker容器化部署，Nginx + Gunicorn（生产环境）。

四、开发计划

阶段1：需求分析与数据准备（1周）

明确功能需求，设计数据库表结构。
爬取或整理考研数据（至少覆盖50所院校、5年分数线数据）。

阶段2：系统基础框架搭建（2周）

完成Django项目初始化，配置用户认证与数据库。
实现院校数据导入接口与基础查询功能。

阶段3：核心功能开发（3周）

开发院校推荐算法（规则+LLM辅助）。
训练分数线预测模型，集成到Django后端。
实现数据可视化页面。

阶段4：测试与优化（1周）

功能测试、性能测试（如高并发查询）。
优化LLM调用效率（如缓存机制）。

阶段5：部署与上线（1周）

编写部署文档，完成服务器环境配置。
发布系统并收集用户反馈。

五、预期成果

可运行的Web系统，支持用户注册、院校推荐、分数线预测功能。
完整的代码仓库与开发文档（含API接口说明）。
测试报告与部署指南。

六、团队分工

角色	职责
项目负责人	协调进度、需求分析、系统架构设计。
前端开发	实现页面交互与可视化。
后端开发	Django后端逻辑、数据库设计、API开发。
数据工程师	数据爬取、清洗、预测模型训练。
LLM工程师	集成大模型，优化语义匹配与文本分析功能。

七、风险评估与应对

数据质量问题：部分院校数据缺失或格式混乱。
- 应对：手动补充关键数据，使用插值法填充缺失值。
LLM调用成本高：频繁调用API可能导致费用超支。
- 应对：优先使用开源模型，限制单用户每日调用次数。
预测模型准确度不足：受政策、报考人数波动影响。
- 应对：结合多模型结果，标注预测置信度供用户参考。

备注：可根据实际开发资源调整技术选型与开发周期，建议优先实现核心功能（推荐与预测），再逐步迭代优化。

运行截图

项目案例

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

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

为什么选择我

博主是优快云毕设辅导博客第一人兼开派祖师爷、博主本身从事开发软件开发、有丰富的编程能力和水平、累积给上千名同学进行辅导、全网累积粉丝超过50W。是优快云特邀作者、博客专家、新星计划导师、Java领域优质创作者,博客之星、掘金/华为云/阿里云/InfoQ等平台优质作者、专注于Java技术领域和学生毕业项目实战,高校老师/讲师/同行前辈交流和合作。

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