【2027届毕业设计选题推荐】基于Python的考研院校数据分析系统 |协同过滤推荐算法考研院校推荐系统

1.1背景

1.2课题功能、技术

本系统采用Python作为开发语言，基于Django框架构建B/S架构的Web应用平台，使用MySQL数据库存储院校、专业、分数线、报录比等多维度考研数据。系统划分为用户模块、管理员模块、信息检索模块、数据统计分析模块、智能推荐模块和数据采集模块六大功能板块。用户可通过关键词搜索、多条件筛选实现院校专业信息的精准检索与分页展示；管理员负责院校信息、专业数据、用户管理及报录比分数线等数据的维护更新。系统运用Pandas进行数据清洗与处理，通过ECharts实现收藏排行、评分排行、院校地域分布、专业类型分布等多维度可视化分析。核心推荐模块基于协同过滤算法，采集用户浏览、收藏、评分行为数据，通过相似度计算与相似用户筛选，生成个性化院校推荐列表，支持基于评分、基于收藏及混合参数的多种推荐策略。

1.3 意义

1.4 研究内容

（1）数据采集与清洗：采集院校、专业、分数线及报录比等数据，利用Python完成数据去重、缺失值处理、格式统一和异常数据校验，构建规范化考研数据集。

（2）大数据处理与分析：使用Pandas对考研数据进行分类、统计和关联分析，研究院校分布、专业类型、学科门类及分数线变化，为系统推荐和决策提供数据支持。

（3）数据可视化：利用ECharts设计收藏排行榜、评分排行榜、院校分布地图及专业类型分布图，将复杂数据转化为直观图表，提升信息展示效果。

（4）Web框架搭建：采用Python语言和Django框架搭建B/S结构系统，结合MySQL实现数据存储与管理，完成用户端、管理员端及各功能模块的开发。

（5）系统测试：通过功能测试、性能测试、兼容性测试和安全性测试，检查系统各模块运行情况，及时修复问题，确保系统功能完整、运行稳定。