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《PySpark+Django考研分数线预测与推荐系统》开题报告
一、研究背景与意义
随着教育水平的提高和就业竞争的加剧，越来越多的学生选择继续深造，参加研究生入学考试（考研）。然而，考研信息繁杂，选择专业和院校成为考生面临的一大难题。传统的考研信息获取方式效率低下，且难以提供个性化的推荐服务。因此，开发一个基于大数据和机器学习的考研分数线预测与推荐系统，对于帮助考生科学合理地选择专业和院校具有重要意义。
二、研究目标与内容
2.1 研究目标
本研究旨在利用PySpark和Django等技术，构建一个考研分数线预测与推荐系统。该系统通过爬取并分析历年考研数据，运用机器学习算法预测考研分数线，并根据考生的历史行为和学习偏好，推荐适合的专业和院校。
2.2 研究内容
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数据采集与预处理：利用Python爬虫技术，从研招网、各大高校官网等渠道爬取考研数据，包括历年分数线、报考人数、录取人数、专业设置等。使用PySpark进行大数据清洗、转换和聚合等操作，提高数据处理效率和质量。
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模型构建与训练：选择合适的机器学习算法（如协同过滤、混合神经网络等），构建考研分数线预测模型和推荐模型。利用历史数据进行模型训练，通过不断调整参数和优化算法，提高模型的预测准确性和推荐效果。
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系统设计与实现：采用Django框架构建后端服务器，处理业务逻辑和数据交互。使用Vue.js构建前端界面，实现与后端的数据交互和动态展示。同时，设计合理的数据库结构，存储和管理系统所需的数据。
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系统测试与优化：对系统进行功能测试、性能测试和用户体验测试，确保系统稳定运行并满足用户需求。根据测试结果对系统进行优化和改进，提高系统的可靠性和易用性。
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数据分析与可视化：利用数据可视化技术（如ECharts等），将分析结果以图表、图形等形式展示给用户。通过直观的展示方式，帮助用户更好地理解考研趋势和推荐结果。
三、研究方法与技术路线
3.1 研究方法
本研究将采用文献综述、实验验证和案例分析等方法进行。首先，通过查阅相关文献，了解考研分数线预测与推荐系统的研究现状和最新进展；其次，利用PySpark和Django等技术构建系统，并进行实验验证；最后，通过案例分析来展示系统的实际应用效果。
3.2 技术路线
技术路线主要包括数据采集与预处理、模型构建与训练、系统设计与实现、系统测试与优化以及数据分析与可视化五个步骤。在每个步骤中，都将充分利用PySpark和Django等技术优势，确保研究的顺利进行和成果的可靠性。
- 数据采集与预处理：利用Python爬虫技术从多个数据源爬取数据，并使用PySpark进行数据清洗、转换和聚合等操作。
- 模型构建与训练：选择合适的机器学习算法构建预测模型和推荐模型，并利用历史数据进行训练。通过不断调整参数和优化算法，提高模型的预测准确性和推荐效果。
- 系统设计与实现：采用Django框架构建后端服务器，并使用Vue.js构建前端界面。设计合理的数据库结构存储和管理系统数据。
- 系统测试与优化：对系统进行全面的测试，包括功能测试、性能测试和用户体验测试。根据测试结果对系统进行优化和改进。
- 数据分析与可视化：利用数据可视化技术将分析结果以图表、图形等形式展示给用户，帮助用户更好地理解考研趋势和推荐结果。
四、研究计划与进度安排
4.1 第一阶段（1个月）
- 完成文献综述和开题报告撰写工作。
- 确定研究目标和内容，制定详细的研究计划和技术路线。
4.2 第二阶段（2个月）
- 设计和实现数据采集与预处理模块，利用Python爬虫技术爬取考研数据，并使用PySpark进行数据处理。
- 构建初步的预测模型和推荐模型，并进行初步的实验验证。
4.3 第三阶段（3个月）
- 深入优化预测模型和推荐模型，提高模型的预测准确性和推荐效果。
- 设计和实现系统后端和前端模块，构建完整的系统架构。
4.4 第四阶段（2个月）
- 对系统进行全面的测试，包括功能测试、性能测试和用户体验测试。
- 根据测试结果对系统进行优化和改进，确保系统稳定运行并满足用户需求。
4.5 第五阶段（1个月）
- 撰写毕业论文并进行答辩准备工作。
- 提交一个完整的考研分数线预测与推荐系统原型，包括源代码、文档和测试报告。
- 展示系统在考研信息获取和推荐方面的实际应用效果，为考生提供有价值的参考。
五、预期成果与贡献
本研究预期将构建一个基于PySpark和Django的考研分数线预测与推荐系统。该系统通过爬取并分析历年考研数据，运用机器学习算法预测考研分数线，并根据考生的历史行为和学习偏好推荐适合的专业和院校。该系统的开发将有助于提高考生选择专业和院校的效率和准确性，为考生提供更加个性化的服务。同时，本研究也将为大数据和机器学习在考研领域的应用提供新的思路和方法，推动该领域的研究进展。
