计算机毕业设计Django+Vue.js考研院校推荐系统考研分数线预测考研可视化大数据毕业设计(源码+论文+PPT+讲解)

原创于 2025-12-21 10:07:44 发布 · 574 阅读

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#课程设计 #大数据 #django #vue.js #python #毕业设计 #爬虫

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介绍资料

以下是一份关于《Django+Vue.js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：Django+Vue.js考研院校推荐系统与考研分数线预测系统
学生姓名：XXX
学号：XXX
指导教师：XXX
专业/年级：计算机科学与技术/XX级

一、研究背景与意义

1.1 研究背景

随着考研人数逐年攀升（2023年报考人数达474万），考生在院校选择和信息获取上面临两大痛点：

信息过载：院校招生数据（如历年分数线、报录比、专业排名）分散且缺乏系统性整合；
决策困难：考生需结合自身成绩、专业偏好、地域倾向等多维度因素进行综合评估，传统人工筛选效率低下。

现有考研辅助工具多以静态数据展示为主，缺乏个性化推荐与动态预测能力。本研究旨在通过构建Django+Vue.js全栈系统，实现院校智能推荐与分数线预测功能，提升考生决策效率。

1.2 研究意义

理论意义：探索机器学习在考研数据预测中的应用，完善教育信息化领域推荐系统技术框架。
实践意义：
- 为考生提供基于多维度条件的院校匹配与风险评估工具；
- 辅助高校招生部门优化招生策略与资源分配；
- 推动考研数据可视化与智能化服务发展。

二、国内外研究现状

2.1 考研信息平台研究

现有平台（如“考研帮”“中国研究生招生信息网”）主要提供数据查询功能，但存在以下不足：

数据维度单一（仅展示分数线，缺乏报录比、复试难度等关联数据）；
无个性化推荐逻辑，需用户手动筛选；
缺乏动态预测模型，无法评估考生上岸概率。

2.2 推荐系统在教育领域的应用

推荐系统在教育场景的研究多集中于在线课程推荐（如MOOC平台），方法包括协同过滤、基于内容的推荐等，但考研场景的特殊性（如“冲稳保”院校分层、专业匹配优先级）尚未被充分探索。

2.3 分数线预测模型研究

现有预测方法包括：

时间序列分析（ARIMA、LSTM）：适用于单变量历史数据预测；
机器学习回归模型（XGBoost、随机森林）：可融合多特征（如报考人数、招生计划、试题难度）；
深度学习混合模型：结合文本数据（如招生简章变化）提升预测精度。

2.4 现有研究的不足

缺乏对考生个性化需求（如专业方向、地域偏好）的深度建模；
预测模型未充分考虑动态特征（如政策调整、突发公共事件影响）；
缺少交互式可视化工具支持动态决策。

三、研究内容与技术路线

3.1 研究内容

数据采集与预处理：
- 爬取中国研究生招生信息网、各高校官网的历年招生数据（分数线、报录比、招生计划）；
- 采集考生输入数据（如本科院校、成绩排名、专业偏好）；
- 数据清洗与标准化处理（缺失值填充、异常值检测）。
院校推荐系统：
- 多维度匹配算法：基于考生条件（成绩、专业、地域）与院校属性（分数线、招生规模、学科评估）构建相似度模型；
- 分层推荐策略：按“冲刺-稳妥-保底”三级推荐院校列表；
- 可视化展示：通过地图热力图、雷达图对比院校综合实力。
分数线预测模型：
- 特征工程：融合历史分数线、报考人数、招生计划、试题难度（通过NLP分析真题文本）等特征；
- 模型选择：对比XGBoost与LSTM的预测效果，构建集成模型；
- 风险评估：输出预测分数线区间及上岸概率。
系统实现：
- 后端：Django框架搭建RESTful API，管理数据存储与业务逻辑；
- 前端：Vue.js实现动态交互界面，集成ECharts可视化组件；
- 部署：Docker容器化部署，支持高并发访问。

3.2 技术路线

mermaid

1graph TD
2    A[数据采集] --> B[数据预处理]
3    B --> C[院校推荐模块]
4    B --> D[分数线预测模块]
5    C --> E[Django后端]
6    D --> E
7    E --> F[Vue.js前端]
8    F --> G[用户交互与反馈]
9    G --> H[模型迭代优化]

四、预期成果与创新点

4.1 预期成果

完成考研数据采集与清洗工具，构建包含100+所高校、5年历史数据的数据库；
实现基于多维度匹配的院校推荐系统，推荐准确率达85%以上；
构建分数线预测模型，平均绝对误差（MAE）控制在5分以内；
开发可交互的Web平台，支持实时数据更新与用户自定义分析；
申请软件著作权1项或发表普刊论文1篇。

4.2 创新点

动态分层推荐：结合考生成绩排名与院校历年录取分布，生成“冲稳保”策略；
多模态数据融合：联合结构化数据（分数线）与非结构化数据（招生简章文本）进行预测；
低代码可视化：通过Vue.js+ECharts实现零代码图表配置，支持考生自主分析趋势。

五、研究计划与进度安排

阶段	时间节点	任务内容
需求分析	第1-2周	调研考生需求与现有系统缺陷
数据采集	第3-4周	完成爬虫开发与数据清洗
模型构建	第5-8周	实现推荐算法与预测模型
系统开发	第9-12周	Django后端与Vue.js前端集成
测试优化	第13-14周	功能测试、性能调优与用户反馈收集
成果总结	第15-16周	撰写论文与系统部署文档

六、参考文献

[1] 张某某. 基于协同过滤的考研院校推荐系统研究[J]. 现代教育技术, 2021.
[2] 李某某. LSTM神经网络在高考分数线预测中的应用[J]. 计算机应用, 2020.
[3] Django官方文档. https://djangoproject.com/
[4] Vue.js官方指南. https://vuejs.org/
[5] 中国研究生招生信息网. https://yz.chsi.com.cn/

七、指导教师意见

（待填写）

备注：本系统需重点关注数据隐私保护（如考生成绩加密存储）与模型可解释性（如推荐理由生成），确保符合教育类应用规范。

希望以上内容对您的开题报告撰写提供帮助！如需进一步细化某部分（如预测模型数学公式、接口设计），可随时补充说明。

运行截图

项目案例

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