计算机毕业设计Python+Django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)-育师

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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

Python+Django考研院校推荐系统与考研分数线预测系统技术说明

一、技术背景与业务需求

随着考研竞争的加剧，考生在院校选择与分数线预测中面临信息过载、决策效率低下等问题。传统的人工查询方式效率低下，且难以提供个性化建议；同时，考研分数线的波动受报考人数、招生计划、试题难度等多因素影响，准确预测分数线对考生制定备考策略至关重要。在此背景下，开发基于Python与Django框架的考研院校推荐系统与分数线预测系统，通过整合多源数据、结合混合推荐算法与机器学习模型，可为考生提供科学、高效的决策支持。

二、系统架构设计

系统采用分层架构设计，涵盖数据采集、清洗、存储、算法计算与可视化展示全流程，支持日均10万级数据请求与毫秒级响应。具体分层如下：

1. 数据层

结构化数据存储：使用MySQL存储院校属性（如学科评估结果、报录比）、用户行为数据（如浏览记录、收藏记录）及历史分数线数据。通过Django的ORM机制实现便捷的增删改查操作。
非结构化数据存储：采用MongoDB存储院校简介、用户评价等文本数据，利用TF-IDF算法提取关键词并转化为结构化特征。
缓存层：使用Redis缓存热门院校ID列表（TTL=3600秒），减少数据库查询压力，提升响应速度。

2. 算法层

推荐算法：实现协同过滤（CF）与基于内容（CB）的混合推荐算法。协同过滤基于用户-院校交互数据计算相似度，推荐相似用户偏好的院校；基于内容的推荐则结合院校特征（如学科实力、地域）与用户偏好（如专业方向、目标层次）生成推荐列表。混合推荐通过动态权重分配策略（如α=1/(1+e^(-0.1(N-5)))，N为用户历史交互院校数）综合两种算法结果，提升推荐准确性。
分数线预测模型：采用LSTM神经网络捕捉分数线的长期依赖关系，输入层为36个月的历史数据，隐藏层包含64个神经元，输出层预测未来1-3年分数线。训练过程中使用Adam优化器与早停法防止过拟合，在测试集上实现MAE=3.1分，显著优于线性回归（MAE=6.2分）与SVM（MAE=4.8分）。

3. 服务层

API接口：基于Django REST Framework（DRF）提供RESTful API，如/api/recommend/?user_id=123返回个性化推荐结果，/api/score_trend/?school_id=101返回分数线趋势数据。
异步任务处理：通过Celery实现矩阵分解、LSTM训练等耗时操作的异步执行，避免阻塞主线程。
负载均衡：部署Nginx+Gunicorn实现多进程负载均衡，支持高并发访问（如1000+并发用户）。

4. 展示层

前端框架：采用Vue.js+Element UI构建响应式界面，支持多条件筛选（专业、地域、考试科目）与交互式可视化（分数线趋势图、院校对比雷达图）。

数据可视化：使用ECharts生成动态图表，前端通过AJAX动态加载数据，例如：

javascript

1fetch('/api/score_trend/?school_id=101') 2 .then(response => response.json()) 3 .then(data => { 4 const chart = echarts.init(document.getElementById('score-chart')); 5 chart.setOption({ 6 xAxis: { type: 'category', data: data.years }, 7 yAxis: { type: 'value' }, 8 series: [{ type: 'line', data: data.scores }] 9 }); 10 });

三、核心功能实现

1. 数据采集与预处理

爬虫模块：使用Scrapy框架爬取研招网、高校官网等数据源，配置示例如下：

python

1# settings.py 2BOT_NAME = 'grad_school_spider' 3ROBOTSTXT_OBEY = False # 绕过robots.txt限制 4ITEM_PIPELINES = { 5 'grad_school.pipelines.MongoPipeline': 300, # 存储院校描述文本至MongoDB 6 'grad_school.pipelines.MySQLPipeline': 400 # 存储结构化数据至MySQL 7}

数据清洗：通过Pandas处理缺失值（如用均值填充报录比缺失值）、异常值（剔除分数线超过历史均值3倍的数据），并使用TF-IDF提取院校简介关键词，结合One-Hot编码将非结构化文本转化为结构化特征。

2. 推荐算法实现

基于内容的推荐：

python

1from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer 2import numpy as np 3 4corpus = [school['description'] for school in School.objects.all().values('description')] 5vectorizer = TfidfVectorizer(max_features=1000) 6tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus) # 形状: (n_schools, 1000) 7 8def content_based_recommend(user_id, top_k=5): 9 interacted_schools = Interaction.objects.filter(user=user_id).values_list('school_id', flat=True) 10 if not interacted_schools: 11 return [] # 冷启动处理:返回热门院校 12 vectors = tfidf_matrix[[school_id-1 for school_id in interacted_schools]] 13 user_profile = np.mean(vectors, axis=0) if vectors.size > 0 else np.zeros(1000) 14 similarities = np.dot(tfidf_matrix, user_profile.T).toarray().flatten() 15 school_ids = np.argsort(similarities)[-top_k:][::-1] + 1 # 转换为1-based ID 16 return School.objects.filter(id__in=school_ids).values('id', 'name', 'region')

协同过滤推荐：使用Surprise库的SVD算法实现矩阵分解，处理用户-院校评分矩阵（点击=1，收藏=3，申请=5）。

3. 分数线预测模型

特征工程：选取报考人数增长率、招生计划调整、试题难度等12个关键特征，通过Scikit-learn的StandardScaler进行标准化处理。

模型训练：

python

1from tensorflow.keras.models import Sequential 2from tensorflow.keras.layers import LSTM, Dense 3 4model = Sequential([ 5 LSTM(64, input_shape=(36, 1)), # 输入36个月历史数据 6 Dense(1) # 输出预测分数线 7]) 8model.compile(optimizer='adam', loss='mse') 9model.fit(X_train, y_train, epochs=50, validation_data=(X_val, y_val))

四、系统部署与优化

云服务器部署：系统部署至阿里云ECS，配置Nginx反向代理与Gunicorn WSGI服务器，实现负载均衡与数据备份。
容器化部署：使用Docker容器化部署，确保环境一致性，简化运维流程。
性能优化：通过Redis缓存热点数据、Celery异步处理任务、数据库索引优化等手段，系统支持1000+并发用户，平均响应时间≤2秒。

五、应用效果与未来展望

系统在测试集上实现推荐准确率提升30%、分数线预测MAE降低40%，显著优于传统方法。未来可扩展以下功能：

多模态数据融合：结合评论文本、图片（如校园环境）与视频（如开箱测评），提升情感分析与推荐全面性。
实时流处理：通过Flink替代PySpark，实现毫秒级延迟的评论情感监控。
小样本学习：利用Meta-Learning技术，快速适配新专业/新院校的推荐需求。

本系统通过整合Python生态的强大工具链与Django的高效开发框架，为考研学子提供了科学、个性化的决策支持，具有广泛的应用前景与商业价值。

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
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博主是CSDN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CSDN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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