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计算机毕业设计Python+CNN卷积神经网络考研院校推荐系统考研分数线预测考研推荐系统考研爬虫考研大数据 Hadoop 大数据毕设机器学习

news 2026/2/9 14:51:10

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介绍资料

开题报告

题目：Python+CNN卷积神经网络考研院校推荐系统考研分数线预测

一、研究背景与意义

研究生入学考试（考研）是许多大学毕业生追求深造的重要途径。随着考研人数的逐年增加，考生在选择研究生专业和院校时面临的选择也日益复杂。为了帮助考生更好地选择适合自己的研究生专业和院校，开发一个高效的考研推荐系统显得尤为重要。该系统旨在通过数据分析和可视化技术，为考生提供基于数据的研究生专业和院校推荐，同时预测考研分数线，帮助他们更好地规划自己的学术生涯。

二、研究目标与内容

研究目标
- 开发一个基于Python和CNN卷积神经网络的考研院校推荐系统。
- 实现考研分数线的预测功能。
- 为考生提供个性化的研究生专业和院校推荐服务。
研究内容
- 数据采集与处理：使用Python编写爬虫程序，并行爬取研究生院校的基本信息和历年考研数据，包括学校名称、地理位置、专业设置、报考人数、录取人数、专业录取分数线等。对采集到的数据进行清洗、补全、整合和转换，确保数据的质量和一致性。
- 模型构建与训练：基于学校评分、收藏数据等，构建基于CNN卷积神经网络的推荐模型，用于预测和推荐适合的院校。同时，构建基于历史数据的考研分数线预测模型。将数据集分为训练集和测试集，评估模型的性能和准确性，并根据评估结果对模型进行调整和改进。
- 数据可视化与交互：使用Pyecharts等可视化库，绘制柱状图、折线图、饼状图等，展示分析结果和模型预测的信息。设计交互式界面，用户可以通过界面进行筛选和选择，提高用户体验。

三、研究方法与技术路线

软件开发环境
- 使用PyCharm作为开发环境。
- MySQL作为数据库管理系统，Navicat作为数据库管理工具。
第三方库与框架
- 使用Django、Django-simpleui、DjangoRESTframework等构建后端开发环境。
- 使用Pandas、Requests、BeautifulSoup4等进行数据分析和处理。
- 使用Pyecharts进行数据可视化。
- 使用TensorFlow或PyTorch等深度学习框架构建CNN模型。
技术路线
- 数据采集：编写两个并行爬虫，一个用于采集研究生院校的基本信息，另一个用于采集历年考研数据。通过网络请求和HTML解析的方式获取所需数据，并将数据保存到本地CSV文件或数据库中。
- 数据处理：对采集到的数据进行清洗、补全、整合和转换等处理操作，以确保数据的质量和一致性。
- 数据分析：利用Pandas、NumPy等数据分析工具，对采集到的数据进行统计分析。分析院校收藏Top10和院校评分Top10等数据，统计院校数量、双一流院校数量、自划线院校数量排名前十的省份，以及对专业报录比、学校报录比等进行分析。
- 模型构建与训练：基于学校评分和收藏数据等，构建基于CNN卷积神经网络的推荐模型。使用历史数据构建和训练考研分数线预测模型。将数据集分为训练集和测试集，评估模型的性能和准确性，并根据评估结果对模型进行调整和改进。
- 数据可视化与交互：使用Pyecharts等可视化库绘制图表，展示分析结果和模型预测的信息。设计交互式界面，提高用户体验。

四、预期成果与创新点

预期成果
- 实现一个基于Python和CNN卷积神经网络的考研院校推荐系统。
- 实现考研分数线的预测功能。
- 提供数据可视化功能，通过图表形式展示分析结果和预测结果。
创新点
- 引入CNN卷积神经网络技术，提高推荐模型的准确性和效率。
- 综合考虑多种因素，如学校评分、收藏数据等，构建综合推荐模型，提高推荐的个性化程度。
- 通过数据可视化技术，将分析结果以直观、易于理解的图表形式展示，提高用户体验。

五、研究计划与进度安排

第一阶段（1-2个月）
- 完成数据采集与处理工作，确保数据的质量和一致性。
- 进行初步的数据分析，了解数据特征和分布情况。
第二阶段（2-3个月）
- 构建基于CNN卷积神经网络的推荐模型和考研分数线预测模型。
- 对模型进行初步的训练和评估，根据评估结果对模型进行调整和改进。
第三阶段（1-2个月）
- 实现数据可视化功能，将分析结果和预测结果以图表形式展示。
- 设计交互式界面，提高用户体验。
第四阶段（1个月）
- 进行系统测试与优化，确保系统的稳定性和可靠性。
- 撰写论文并准备答辩，完成项目的总结与验收工作。