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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
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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。
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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
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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。
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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。
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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
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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。
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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
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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。
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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。
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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。
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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
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