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)-优快云博客

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有优快云平台官方提供的学长联系方式的名片！

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。

🍅文末获取源码联系🍅

🍅文末获取源码联系🍅

🍅文末获取源码联系🍅

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及LW文档编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

信息安全/网络安全大模型、大数据、深度学习领域中科院硕士在读，所有源码均一手开发！

感兴趣的可以先收藏起来，还有大家在毕设选题，项目以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望帮助更多的人

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》的任务书模板，结合前后端分离架构与数据驱动功能设计，供参考：

任务书：Django+Vue.js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
- 考研人数逐年攀升，考生需从海量院校信息中筛选目标，决策成本高。
- 传统院校排名缺乏个性化维度（如专业实力、地域偏好、分数线趋势），难以满足考生需求。
- 历史分数线数据分散，考生需手动分析预测难度，缺乏科学工具支持。
目标
- 构建基于Django+Vue.js的Web应用，实现考研院校信息整合与智能推荐。
- 开发分数线预测模型，结合历史数据与机器学习算法提供动态预测功能。
- 提供可视化分析工具，辅助考生制定备考策略。

二、任务内容与要求

1. 数据采集与预处理

任务：
- 爬取考研院校公开数据（如研招网、院校官网、第三方平台），包括：
  - 院校基本信息（名称、地区、学科评估等级、招生人数）。
  - 历年分数线（校线、院线、专业线）、报录比、复试规则。
  - 考生评价数据（如论坛评论、社交媒体讨论）。
- 数据清洗：处理缺失值、异常值，统一数据格式（如分数标准化）。
要求：
- 数据覆盖全国985/211及普通院校，至少包含5年历史分数线。
- 数据更新机制：支持手动导入与定时爬虫更新。

2. 院校推荐系统开发

任务：
- 用户画像构建：
  - 通过问卷或历史行为（如点击、收藏）生成用户标签（如“双一流优先”“北上广深偏好”“理工科倾向”）。
- 推荐算法设计：
  - 基于内容的推荐：匹配院校特征与用户标签（如学科评估等级、地域）。
  - 协同过滤推荐：分析相似用户的选择行为，生成推荐榜单。
- 前端交互：
  - 使用Vue.js实现动态筛选（如按地区、专业、分数线范围过滤）。
  - 支持推荐结果排序（如按上岸难度、院校排名）。
要求：
- 推荐响应时间≤1秒，支持1000+院校的实时筛选。
- 提供推荐理由（如“该院校计算机专业评估为A，且近3年分数线稳定在350分左右”）。

3. 分数线预测系统开发

任务：
- 特征工程：
  - 提取影响分数线的关键因素：招生人数、报录比、试题难度（如数学/英语平均分）、国家线变化。
- 模型训练：
  - 使用历史数据训练回归模型（如XGBoost、LSTM时间序列预测）。
  - 验证模型准确性（MAE≤5分，R²≥0.8）。
- 前端展示：
  - 通过ECharts可视化预测趋势（如折线图展示2025年预测分数线及置信区间）。
  - 支持多维度对比（如同一专业不同院校的预测分数线）。
要求：
- 预测结果需标注数据来源与模型置信度。
- 提供手动调整参数功能（如修改招生人数，观察分数线变化）。

4. 系统架构与开发

后端（Django）：
- 设计RESTful API，提供数据接口（如/api/schools/recommend、/api/scores/predict）。
- 使用Django ORM管理数据库（MySQL存储结构化数据，MongoDB存储评论等非结构化数据）。
前端（Vue.js）：
- 实现响应式布局，适配PC与移动端。
- 集成ECharts、Element UI等组件库，提升用户体验。
部署：
- 使用Docker容器化部署，Nginx反向代理，云服务器（如阿里云ECS）。
要求：
- 系统支持1000+并发访问，页面加载时间≤2秒。
- 提供详细的API文档与接口测试工具（如Postman集合）。

三、技术栈

后端：Django 4.0 + Django REST Framework（API开发）
前端：Vue.3 + Vue Router + Pinia（状态管理） + ECharts（可视化）
数据库：MySQL（院校信息） + MongoDB（评论数据）
机器学习：Scikit-learn + XGBoost + TensorFlow（LSTM模型）
部署：Docker + Nginx + 阿里云ECS（Ubuntu 22.04）

四、交付成果

完整的Web应用系统（含源代码与部署文档）。
院校推荐与分数线预测功能测试报告（含准确率、响应时间等指标）。
用户手册（含操作指南与案例演示）。
数据采集与模型训练脚本（Python）。

五、时间计划

阶段	时间	任务内容
1	第1周	需求分析与数据采集工具开发
2	第2-3周	数据预处理与数据库设计
3	第4-5周	后端API开发与推荐算法实现
4	第6-7周	前端页面开发与预测模型训练
5	第8周	系统集成测试与部署优化
6	第9周	文档撰写与项目验收

六、验收标准

功能完整性：
- 院校推荐支持至少5种筛选条件（地区、专业、分数线等）。
- 分数线预测模型MAE≤5分，支持3年趋势预测。
性能要求：
- 推荐接口响应时间≤1秒，预测接口≤2秒。
- 系统支持500+用户同时在线。
文档要求：
- 提供详细的接口文档、部署指南与用户手册。

负责人：XXX
日期：XXXX年XX月XX日

此任务书强调数据驱动与用户体验，可根据实际需求调整模型复杂度或增加社交功能（如考生交流社区）。

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。

🍅✌感兴趣的可以先收藏起来，点赞关注不迷路，想学习更多项目可以查看主页，大家在毕设选题，项目代码以及论文编写等相关问题都可以给我留言咨询，希望可以帮助同学们顺利毕业！🍅✌