课题推荐系统介绍

课题推荐系统是一种基于推荐算法和自然语言处理技术，自动化地为用户推荐符合其兴趣和需求的研究课题的系统。该系统通过分析用户的输入（如类别、领域和关键字），结合大数据和人工智能技术，从庞大的课题库中筛选并推荐合适的课题，并为每个课题生成相关的开题报告、任务书和功能模块介绍。

系统功能

用户输入分析：接收并解析用户的输入，包括类别、领域、关键字等。
课题库管理：维护一个包含大量课题的数据库，支持分类和关键字索引。
推荐算法：根据用户输入的条件，从课题库中筛选出符合要求的课题。
开题报告生成：为每个推荐的课题生成详细的开题报告。
任务书生成：生成课题的任务书，详细列出研究任务和目标。
功能模块介绍：提供课题相关的功能模块介绍，帮助用户理解课题的实现和技术细节。

示例方案

以下是一个具体的实现示例：

前端（使用React）

import React, { useState } from 'react';function App() {const [category, setCategory] = useState('');const [field, setField] = useState('');const [keywords, setKeywords] = useState('');const [topics, setTopics] = useState([]);const handleSubmit = async (e) => {e.preventDefault();const response = await fetch('/api/recommend', {method: 'POST',headers: {'Content-Type': 'application/json',},body: JSON.stringify({ category, field, keywords }),});const data = await response.json();setTopics(data.topics);};return (<div><h1>课题推荐系统</h1><form onSubmit={handleSubmit}><div><label>类别：</label><input type="text" value={category} onChange={(e) => setCategory(e.target.value)} /></div><div><label>领域：</label><input type="text" value={field} onChange={(e) => setField(e.target.value)} /></div><div><label>关键字：</label><input type="text" value={keywords} onChange={(e) => setKeywords(e.target.value)} /></div><button type="submit">推荐</button></form><div><h2>推荐课题</h2><ul>{topics.map((topic) => (<li key={topic.id}><h3>{topic.name}</h3><p>{topic.description}</p></li>))}</ul></div></div>);
}export default App;

后端（使用Flask）

from flask import Flask, request, jsonify
import randomapp = Flask(__name__)# 模拟课题库
topics = [{"id": 1, "name": "机器学习在医学影像中的应用", "category": "计算机科学", "field": "人工智能", "keywords": "机器学习, 医学影像", "description": "研究如何应用机器学习技术处理和分析医学影像数据。"},# 添加更多课题
]@app.route('/api/recommend', methods=['POST'])
def recommend():data = request.get_json()category = data.get('category')field = data.get('field')keywords = data.get('keywords')# 简单的过滤逻辑recommended_topics = [topic for topic in topics if category in topic['category'] and field in topic['field'] and any(keyword in topic['keywords'] for keyword in keywords.split(','))]# 保证每次推荐不少于200个题目（模拟）while len(recommended_topics) < 200:recommended_topics.append(random.choice(topics))return jsonify({"topics": recommended_topics})if __name__ == '__main__':app.run(debug=True)

文档生成（任务书示例）

import os
from jinja2 import Templatedef generate_task_sheet(topic):template = Template('''课题名称: {{ topic.name }}类别: {{ topic.category }}领域: {{ topic.field }}关键字: {{ topic.keywords }}描述: {{ topic.description }}任务书:1. 研究背景和意义2. 研究内容和目标3. 研究方法和技术路线4. 阶段性目标和预期成果''')task_sheet = template.render(topic=topic)with open(os.path.join('output', f'{topic["id"]}_task_sheet.txt'), 'w') as f:f.write(task_sheet)# 示例调用
generate_task_sheet({"id": 1, "name": "机器学习在医学影像中的应用", "category": "计算机科学", "field": "人工智能", "keywords": "机器学习, 医学影像", "description": "研究如何应用机器学习技术处理和分析医学影像数据。"})