随着考研竞争加剧(2025年报考人数超500万),考生面临院校选择盲目、分数线信息滞后、备考资源分散三大痛点。传统平台仅提供基础查询,缺乏个性化决策支持,亟需通过大数据与AI技术实现:
科学预测:基于历史数据动态预测分数线趋势;
精准推荐:结合考生画像匹配院校与专业;
资源整合:聚合资料、资讯、社区互动功能、全国院校录取数据
核心模块
1.院校智能推荐
功能:输入本科背景/目标专业,生成冲刺/保底院校列表(含录取概率)。
技术亮点:协同过滤算法 + 权重决策树模型。
2.分数线预测
功能:分省/分院校/分专业展示国家线趋势,未来3年预测曲线。
技术亮点:LSTM时间序列模型 + 政策因子注入。
3.数据图谱
功能:可视化各校报录比、推免率、专业课难度热力图。
技术亮点:ECharts动态渲染 + 地理信息映射。
4.备考智库
功能:个性化学习计划生成、在线模考系统(自行判卷)、督学打卡系统、题库生成。
技术亮点:规则引擎 + 试卷智能组卷算法
考研大数据平台项目开发周期9个月。
团队规模10人,分别为项目经理1人,产品经理1人,后台开发工程师3人,前端开发工程师2人,数据工程师2人,算法工程师1人,测试工程师1人。
协作工具:协作工具:Jira(任务管理)、GitLab(代码托管)、Confluence(文档管理)
技术亮点:使用Scrapy爬取研招网、院校官网等13万+页面,通过PySpark统一清洗字段缺失、格式冲突问题;设计动态Schema映射器,将各省分数线、专业目录等非结构化数据转换为统一JSON Schema。数据整合效率提升50%,支持800+院校的实时更新,个性化学习计划生成结合市面上各大名师图书版权,汇总归纳知识点,生成智能化推荐难度题库。