基于AI的自主规划考研网站的设计与实现

本文主要介绍了将AI人工智能技术与Web应用形式相结合的自主规划考研网站的设计与实现。在学生端,不仅能查询信息,还有论坛、公开课、直播模块等功能,并且加入推荐系统,让学生更快地找到需要的信息,通过AI鉴黄检测和人脸表情识别,使用opencv对图片进行皮肤占比计算,根据比例计算是否违规,使用PIL在图片中加入水印,为学生打造健康愉悦的环境,并且采用数据可视化模块,包含教师的所有课程形成的课程树图和教师所有课程的使用情况,在公开课模块采用KNNBaseline算法,也就是基于物品、考虑基线评级的协同过滤算法,在分享中心使用Tensorflow训练数据,使用基于内容的推荐算法,根据用户的行为,包括浏览、点赞、评论、转发等特征数据,来推算出学生的喜好特征,最终推荐帖子,针对于考研学生个人,每个人都有自己的朋友圈,而且管理员可以通过网站后台直接进入后台编辑,实时更新,不同管理员有不同权限。本网站已成功部署在windows server2012 R2服务器上,运行稳定,达到预期目标,有一定实用价值。