基于nodejs+vue协同过滤的高考志愿推荐系统[程序+论文+开题]-计算机毕业设计

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带文档lw万字以上，文末可获取源码

系统程序文件列表

开题报告内容

研究背景

随着教育改革的深入和高等教育普及率的提升，高考作为人生的重要转折点，其志愿填报过程日益受到考生及家长的重视。然而，面对众多高校和复杂的专业设置，如何科学合理地选择适合自己的志愿，成为摆在考生面前的一大难题。传统的志愿填报方式往往依赖于家长的经验、学校的宣传或是网络上的碎片化信息，缺乏个性化和精准化的指导。因此，开发一种基于协同过滤的高考志愿推荐系统，利用大数据分析和人工智能技术，为考生提供个性化、科学的志愿填报建议，具有重要的现实意义和应用前景。

研究意义

本研究的意义在于，首先，通过引入协同过滤技术，系统能够深入挖掘考生间的相似性，基于历史填报数据和录取结果，为考生推荐符合其兴趣、能力和发展目标的院校及专业，提高志愿填报的准确性和满意度。其次，该系统的开发有助于缓解考生和家长在志愿填报过程中的信息不对称问题，减少盲目性和随机性，降低志愿填报风险。最后，从长远来看，本研究有助于推动高考志愿填报服务的智能化、个性化发展，为教育领域的数字化转型贡献力量。

研究目的

本研究旨在设计并实现一个基于协同过滤算法的高考志愿推荐系统，该系统能够整合用户（考生）信息、学校信息、学校分类、资料分类、资料信息及资料购买等多元化功能模块，为考生提供一站式、个性化的志愿填报服务。通过智能推荐算法，系统能够根据考生的个人情况、兴趣偏好及职业规划，精准推荐适合的院校和专业，帮助考生做出更加科学、合理的志愿选择，从而提升高考志愿填报的效率和成功率。

研究内容

本研究内容主要包括以下几个方面：首先，构建用户管理模块，实现考生注册、登录、信息维护等功能，确保系统能够准确识别用户身份并收集其基本信息；其次，设计学校信息管理和分类模块，整理并展示各高校的详细信息和分类标签，便于考生筛选和比较；同时，开发资料分类与信息管理模块，提供丰富的志愿填报指导资料，包括专业介绍、就业前景、历年分数线等，供考生参考和购买；此外，核心在于实现基于协同过滤的推荐算法，通过分析考生的历史浏览记录、志愿填报倾向及录取结果等数据，构建考生-学校-专业三维兴趣模型，为考生生成个性化的志愿推荐列表；最后，优化系统界面和交互设计，确保用户体验流畅、便捷。

进度安排：

2023年9月26日～2023