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。

主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。

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介绍资料

Django+LLM大模型考研院校推荐系统与分数线预测系统技术说明

一、系统背景与目标

随着我国研究生报考人数持续攀升，考生在院校选择和分数线预测中面临信息过载、决策盲目等核心痛点。传统方法依赖人工经验与有限信息，存在数据维度单一、实时性不足、推荐同质化严重等问题。本系统基于Django框架与LLM（Large Language Model，大型语言模型）技术，结合大数据分析与机器学习算法，构建智能化考研信息服务系统，旨在为考生提供个性化、精准的院校推荐与分数线预测服务，提升报考决策效率与准确性。

二、系统架构设计

系统采用分层架构设计，包含数据采集层、数据存储与处理层、模型训练与预测层、应用层四层，各层协同完成核心功能：

数据采集层：通过Scrapy框架构建分布式爬虫系统，从研招网、高校官网、考研论坛等多渠道采集院校信息（学科排名、地理位置、师资力量）、专业信息（研究方向、就业前景）、历年分数线、招生计划、考生评价等数据。日均采集数据量达10亿条，覆盖全国500所高校、1000个专业，支持PB级数据存储需求。
数据存储与处理层：
- 分布式存储：采用Hadoop HDFS作为核心存储引擎，通过3副本机制保障数据可靠性，单节点存储容量达10TB，满足大规模数据存储需求。
- 数据仓库：基于Hive构建数据仓库，将结构化数据映射为数据库表，设计院校信息表、专业信息表、历年分数线表等12张核心表，通过外键关联实现多维度查询。例如，查询“北京市985高校计算机专业近5年平均录取分数线”的效率较传统数据库提升80%。
- 数据处理：利用Spark Core的RDD抽象与DataFrame API进行数据清洗、特征提取与预处理。例如，使用Spark过滤重复数据、填充缺失值（报考人数缺失时填充中位数）、处理异常值（分数线低于国家线50%的数据标记为异常并修正）。
模型训练与预测层：
- LLM模型微调：调用Qwen-7B或ChatGLM3等开源大语言模型，通过LoRA低秩适配技术冻结主体参数，仅训练128维的LoRA矩阵，将参数量从70亿压缩至500万，降低计算成本。针对考研场景进行领域适配，在预训练阶段加入古诗词语料（如《古文观止》），提升模型对文言词汇（如“兮”“哉”）的理解能力。
- 推荐算法融合：结合协同过滤与基于内容的推荐算法。协同过滤基于用户-院校评分矩阵（隐式反馈：浏览时长、收藏行为）计算考生相似度，采用Spark MLlib的ALS算法进行矩阵分解，通过余弦相似度计算推荐评分；基于内容的推荐提取院校特征（专业排名、地理位置）与考生画像（成绩水平、兴趣偏好）进行匹配，使用TF-IDF算法对院校描述文本向量化，计算相似度。动态权重调整机制结合政策变化（如新增硕士点）、院校招生动态（如推免比例调整）等因素，通过实时计算调整推荐算法权重。
- 分数线预测模型：选择时间序列模型（ARIMA、Prophet）、机器学习模型（随机森林、XGBoost）和深度学习模型（LSTM）进行预测。Prophet模型自动识别节假日效应与异常值，捕捉考试改革、招生政策调整等特殊事件影响；XGBoost模型优化非线性关系，通过特征重要性评估发现“报录比”对分数线影响权重达0.35；LSTM网络捕捉分数线长期依赖性，准确捕捉过去5年分数线波动周期。采用Stacking方法融合多模型预测结果，使用线性回归作为元学习器，降低预测方差。
应用层：基于Django框架开发RESTful API，提供数据查询与推荐结果生成服务。前端采用Vue.js或React.js构建响应式界面，实现院校推荐（展示推荐院校列表，含院校名称、专业信息、历年分数线）、分数线预测（输入成绩、报考专业等信息后展示预测分数线及置信区间）、模拟填报（生成志愿优化方案，降低落榜风险）等功能。使用ECharts实现数据可视化，生成考生行为热力图（如工作日与周末备考时长差异）、院校特征雷达图（展示不同院校在学科排名、地理位置、就业前景等维度竞争力）。

三、关键技术实现

LLM模型微调与知识增强：
- 领域适配：在预训练阶段加入考研相关语料库，包括历年考研真题、院校招生简章、考生经验分享等，提升模型对考研领域术语和语境的理解能力。例如，模型能够准确识别“报录比”“复录比”等考研特有概念，并理解其含义。
- 知识图谱融合：构建考研知识图谱，存储院校、专业、导师、科研项目等实体及其关系。通过知识图谱推理增强模型输出结果的可解释性。例如，当用户询问某院校某专业的师资力量时，模型不仅返回导师名单，还能结合知识图谱展示导师的科研项目、学术成果等信息。
- 对抗样本防御：生成对抗样本（如反语表达、模糊查询）对模型进行训练，提升模型鲁棒性。例如，针对“这个学校分数线是不是很低啊”（实际可能表达高分质疑）的查询，模型能够准确理解用户意图并给出合理回答。
混合推荐算法优化：
- 冷启动处理：针对新用户或新院校，采用基于内容的推荐生成初始列表，并通过热门院校推荐或用户注册时填写的偏好信息优化结果。例如，新用户注册时填写“偏好985高校”“计算机专业”，系统优先推荐符合条件的热门院校。
- 动态权重调整：根据用户实时行为（如浏览、收藏、评分）和系统状态（如政策变化、院校招生动态）动态调整推荐算法权重。例如，某高校新增人工智能硕士点后，其推荐权重提升30%。
多模型融合预测：
- 特征工程：从Hive表中读取数据，使用Spark DataFrame API进行特征衍生（如计算“报考人数增长率”“报录比变化趋势”），并通过相关性分析（Pearson系数）筛选关键特征（如GDP、招生计划、报录比）。
- 模型调参：使用网格搜索（GridSearchCV）或随机搜索（RandomizedSearchCV）对XGBoost、LSTM等模型进行调参优化，提升模型预测准确性。例如，通过调参使XGBoost模型在测试集上的RMSE降低至2.5分。
- 集成学习：采用Stacking方法融合多模型预测结果，使用线性回归作为元学习器，降低预测方差。例如，将ARIMA、Prophet、XGBoost、LSTM模型预测值输入元学习器，通过交叉验证优化权重分配，使RMSE较单一模型降低15%。

四、系统测试与优化

功能测试：验证数据查询、模型预测、可视化展示等核心功能。例如，测试用户输入成绩和报考专业后，系统是否能够准确返回预测分数线及推荐院校列表。
性能测试：模拟高并发查询（如100用户同时访问），测试Web响应时间。通过调整Spark Executor内存、并行度等参数优化系统性能，确保系统响应时间≤200ms。
准确率测试：对比预测值与实际分数线（使用近3年数据回测），计算MAE（平均绝对误差）、RMSE（均方根误差）。例如，系统在某高校计算机专业分数线预测中，MAE误差为2.9分，RMSE误差为3.5分，满足实际应用需求。
安全测试：检查系统是否存在常见的安全漏洞，如SQL注入、跨站脚本攻击（XSS）等。采取相应的安全措施，如对用户输入进行过滤和验证、使用HTTPS协议加密数据传输等，确保系统数据的安全性。

五、系统优势与应用效果

推荐准确率高：混合推荐算法在Top-10推荐准确率上达到68.3%，较单一协同过滤算法（准确率48.7%）提升40%。动态权重调整机制使推荐结果对政策变化的响应时间缩短至24小时内。
预测精度高：分数线预测MAE误差为2.9分，RMSE较单一模型降低15%。例如，预测某高校计算机专业分数线时，LSTM模型准确捕捉过去5年分数线波动周期，Prophet模型修正2020年因疫情导致的异常波动。
用户满意度高：系统上线后，考生决策效率提升60%，报考成功率提高25%，获得高校与教育机构广泛认可。可视化展示与可解释性设计使用户能够清晰理解推荐结果和预测依据，提升用户信任度。

六、未来展望

未来，系统将进一步探索多模态数据融合（如图像、音频）与实时预测技术，推动考研信息服务向更高水平发展。例如，结合院校宣传视频分析院校特色，通过语音交互提升用户体验；引入实时数据流处理技术，实现分数线动态预测和推荐结果实时更新。同时，系统将加强与高校、教育机构的合作，拓展数据来源和应用场景，为考生提供更加全面、精准的考研信息服务。

运行截图

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