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

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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。

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