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

温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

温馨提示：文末有 CSDN 平台官方提供的学长联系方式的名片！

作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等

业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、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等。

收藏点赞不迷路  关注作者有好处

                                         文末获取源码

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

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

1. 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。

2. 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

1. 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。

2. 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。

3. 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

1. 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。

2. 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

1. 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。

2. 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。

3. 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。

4. 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。

六、参考文献

（由于篇幅限制，未列出具体参考文献，但在实际撰写过程中应详细列出所有引用的文献。）

---

通过以上内容，本项目旨在开发一个基于Python和CNN卷积神经网络的考研院校推荐系统，同时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，帮助他们更好地选择适合自己的学术道路。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

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！

🍅✌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！🍅✌

源码获取方式

🍅由于篇幅限制，获取完整文章或源码、代做项目的，拉到文章底部即可看到个人联系方式。🍅

点赞、收藏、关注，不迷路，下方查看👇🏻获取联系方式👇🏻