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)

最新推荐文章于 2025-12-03 17:29:49 发布

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

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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》的开题报告框架及内容示例，供参考：

开题报告

题目：基于Django与LLM大模型的考研院校推荐系统及分数线预测系统设计与实现

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

近年来，全国硕士研究生招生考试（考研）报名人数持续攀升，2023年报考人数已突破474万。考生在择校过程中面临信息不对称问题，包括院校招生政策、专业录取难度、历年分数线波动等。传统推荐方式依赖人工经验或简单数据匹配，难以满足个性化需求。与此同时，大型语言模型（LLM）的快速发展为智能化信息处理提供了新思路，结合Web框架（如Django）可构建高效、交互性强的推荐与预测系统。

1.2 研究意义

理论意义：探索LLM在考研数据挖掘与预测中的应用，验证多模态数据融合对预测精度的提升效果。
实践意义：为考生提供精准的院校推荐与分数线预测服务，降低择校决策成本；辅助高校优化招生策略，提升资源分配效率。

二、国内外研究现状

2.1 考研推荐系统研究现状

现有研究多基于传统机器学习算法（如协同过滤、决策树），结合考生背景（如本科院校、专业、成绩）进行推荐，但存在以下不足：

数据维度单一，缺乏对院校招生政策、学科评估等非结构化数据的利用；
推荐结果泛化性差，难以适应动态变化的招生环境。

2.2 分数线预测研究现状

当前预测方法主要包括时间序列分析（ARIMA、LSTM）和回归模型（线性回归、随机森林），但存在以下问题：

依赖历史数据，对突发政策（如扩招、专业调整）的适应性不足；
未充分考虑考生报考行为对分数线的非线性影响。

2.3 LLM在教育领域的应用现状

LLM（如GPT-4、文心一言）已应用于智能问答、自动批改等领域，但在考研场景中的应用尚处于探索阶段，尤其是结合结构化与非结构化数据的综合分析。

三、研究目标与内容

3.1 研究目标

设计并实现一个基于Django与LLM的考研院校推荐与分数线预测系统，实现以下功能：

个性化推荐：根据考生背景生成院校推荐列表，支持多维度筛选（如地域、专业排名、录取概率）；
分数线预测：结合历史数据与实时政策，预测目标院校专业未来分数线；
可视化交互：提供直观的数据可视化界面，增强用户体验。

3.2 研究内容

数据采集与预处理
- 结构化数据：爬取研招网、院校官网的历年招生数据（分数线、报录比、招生计划）；
- 非结构化数据：利用LLM解析招生简章、学科评估报告等文本信息；
- 数据清洗与特征工程：处理缺失值、归一化、构建考生-院校匹配特征。
院校推荐模型设计
- 基于Django构建用户画像模块，提取考生关键特征（如本科院校、专业、成绩排名）；
- 结合LLM分析院校招生偏好，设计混合推荐算法（内容推荐+协同过滤）。
分数线预测模型设计
- 构建多输入神经网络模型，融合历史分数线、报考人数、政策变量等特征；
- 利用LLM生成政策影响因子，动态调整预测权重。
系统实现与优化
- 前端：基于Vue.js或Bootstrap实现响应式界面；
- 后端：使用Django框架搭建RESTful API，集成LLM推理服务；
- 数据库：采用MySQL存储结构化数据，MongoDB存储非结构化文本。

四、研究方法与技术路线

4.1 研究方法

文献研究法：分析现有推荐系统与预测模型的优缺点；
实验法：对比不同算法（如XGBoost、Transformer）在预测精度上的表现；
用户调研法：通过问卷验证系统功能的实用性与准确性。

4.2 技术路线

mermaid

1graph TD
2    A[数据采集] --> B[数据预处理]
3    B --> C[特征工程]
4    C --> D[模型训练]
5    D --> E[LLM微调]
6    E --> F[系统集成]
7    F --> G[测试与优化]

五、预期成果与创新点

5.1 预期成果

完成系统原型开发，支持院校推荐与分数线预测功能；
发表1篇核心期刊论文或会议论文；
申请1项软件著作权。

5.2 创新点

多模态数据融合：结合结构化数据与LLM解析的非结构化文本，提升推荐与预测的全面性；
动态政策建模：利用LLM量化政策对分数线的非线性影响，解决传统模型滞后性问题；
轻量化部署：通过Django实现模块化开发，降低系统维护成本。

六、进度安排

阶段	时间	任务
1	第1-2月	文献调研、需求分析、数据采集
2	第3-4月	模型设计与实验、系统架构设计
3	第5-6月	系统开发与测试、论文撰写
4	第7月	答辩准备与成果整理

七、参考文献

[1] 张三, 李四. 基于机器学习的考研院校推荐系统研究[J]. 计算机应用, 2022.
[2] Wang et al. LLM-based Educational Decision Support: A Survey[C]. ACL 2023.
[3] 教育部. 2023年全国硕士研究生招生数据报告[R]. 2023.

备注：可根据实际研究深度调整模型细节（如LLM选型、预测算法优化等），并补充具体实验设计部分。

运行截图

项目案例

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