springboot高考志愿智能推荐系统

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摘要

科学技术日新月异,人们的生活都发生了翻天覆地的变化,高考志愿智能推荐系统管理当然也不例外。过去的信息管理都使用传统的方式实行,既花费了时间,又浪费了精力。在信息如此发达的今天,我们可以通过网络这个媒介,快速的查找自己想要的信息,更加全方面的了解自己的网站信息。而且人们也可以突破传统信息管理的僵硬模式,制定属于自己的个性化的管理方案。基于现代人们的需求,设计并开发了一款高考志愿智能推荐系统。

本篇文章使用Java与MYSQL技术搭建了一个高考志愿智能推荐系统。首先,对用户提出的功能进行合理分析,然后搭建开发平台以及配置计算机软硬件;通过对数据流图以及系统结构的设计,创建相应的数据库;进行详细的设计,实现主要功能。最后测试网站,并分析测试结果,完善系统,得出系统使用说明书,方便日后的维护以及更新。

作为用户,本系统可以在线搜索,查看并且网站信息;也可以在线互动交流。作为系统的管理员,可以及时的更新数据,也可以随时随地的处理网站信息。便捷的操作界面以及全新的功能会让人们耳目一新。

关键词:高考志愿 MYSQL数据库 Java技术 SPRINGBOOT框架

一、开发技术介绍

  • Java
  • SpringBoot
  • Vue
  • MySQL
  • B/S 架构

二、功能介绍

本系统是基于B/S架构的网站系统,分为系统前台和系统后台,前台主要是提供给注册用户和未注册登录的游客使用的,包括系统首页、高校信息、公告栏、在线留言、个人中心等;后台是给系统管理员使用的,可以全方面的对系统的资讯进行实时的更新,对系统进行实时的维护。它的主要功能包括个人中心、高校信息管理、学生管理、志愿填报管理、在线留言、系统管理等。系统总体结构图如下所示:

在这里插入图片描述

三、代码展示

package com.controller;

import java.math.BigDecimal;
import java.text.SimpleDateFormat;
import java.text.ParseException;
import java.util.ArrayList;
import java.util.Arrays;
import java.util.Calendar;
import java.util.Map;
import java.util.HashMap;
import java.util.Iterator;
import java.util.Date;
import java.util.List;
import javax.servlet.http.HttpServletRequest;

import com.utils.ValidatorUtils;
import org.apache.commons.lang3.StringUtils;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.transaction.annotation.Transactional;
import org.springframework.format.annotation.DateTimeFormat;
import org.springframework.web.bind.annotation.PathVariable;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestBody;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestMapping;
import org.springframework.web.bind.annotation.RequestParam;
import org.springframework.web.bind.annotation.RestController;
import com.baomidou.mybatisplus.mapper.EntityWrapper;
import com.baomidou.mybatisplus.mapper.Wrapper;
import com.annotation.IgnoreAuth;

import com.entity.StoreupEntity;
import com.entity.view.StoreupView;

import com.service.StoreupService;
import com.service.TokenService;
import com.utils.PageUtils;
import com.utils.R;
import com.utils.MPUtil;
import com.utils.MapUtils;
import com.utils.CommonUtil;
import java.io.IOException;

/**
 * 收藏表
 * 后端接口
 * @author 
 * @email 
 */
@RestController
@RequestMapping("/storeup")
public class StoreupController {
    @Autowired
    private StoreupService storeupService;




    



    /**
     * 后端列表
     */
    @RequestMapping("/page")
    public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,StoreupEntity storeup,
		HttpServletRequest request){
        if(!request.getSession().getAttribute("role").toString().equals("管理员")) {
            storeup.setUserid((Long)request.getSession().getAttribute("userId"));
        }
        EntityWrapper<StoreupEntity> ew = new EntityWrapper<StoreupEntity>();

		PageUtils page = storeupService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, storeup), params), params));

        return R.ok().put("data", page);
    }
    
    /**
     * 前端列表
     */
	@IgnoreAuth
    @RequestMapping("/list")
    public R list(@RequestParam Map<String, Object> params,StoreupEntity storeup, 
		HttpServletRequest request){
        EntityWrapper<StoreupEntity> ew = new EntityWrapper<StoreupEntity>();

		PageUtils page = storeupService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, storeup), params), params));
        return R.ok().put("data", page);
    }



	/**
     * 列表
     */
    @RequestMapping("/lists")
    public R list( StoreupEntity storeup){
       	EntityWrapper<StoreupEntity> ew = new EntityWrapper<StoreupEntity>();
      	ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( storeup, "storeup")); 
        return R.ok().put("data", storeupService.selectListView(ew));
    }

	 /**
     * 查询
     */
    @RequestMapping("/query")
    public R query(StoreupEntity storeup){
        EntityWrapper< StoreupEntity> ew = new EntityWrapper< StoreupEntity>();
 		ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( storeup, "storeup")); 
		StoreupView storeupView =  storeupService.selectView(ew);
		return R.ok("查询收藏表成功").put("data", storeupView);
    }
	
    /**
     * 后端详情
     */
    @RequestMapping("/info/{id}")
    public R info(@PathVariable("id") Long id){
        StoreupEntity storeup = storeupService.selectById(id);
        return R.ok().put("data", storeup);
    }

    /**
     * 前端详情
     */
	@IgnoreAuth
    @RequestMapping("/detail/{id}")
    public R detail(@PathVariable("id") Long id){
        StoreupEntity storeup = storeupService.selectById(id);
        return R.ok().put("data", storeup);
    }
    



    /**
     * 后端保存
     */
    @RequestMapping("/save")
    public R save(@RequestBody StoreupEntity storeup, HttpServletRequest request){
    	//ValidatorUtils.validateEntity(storeup);
    	storeup.setUserid((Long)request.getSession().getAttribute("userId"));
        storeupService.insert(storeup);
        return R.ok();
    }
    
    /**
     * 前端保存
     */
    @RequestMapping("/add")
    public R add(@RequestBody StoreupEntity storeup, HttpServletRequest request){
    	//ValidatorUtils.validateEntity(storeup);
        storeupService.insert(storeup);
        return R.ok();
    }



     /**
     * 获取用户密保
     */
    @RequestMapping("/security")
    @IgnoreAuth
    public R security(@RequestParam String username){
        StoreupEntity storeup = storeupService.selectOne(new EntityWrapper<StoreupEntity>().eq("", username));
        return R.ok().put("data", storeup);
    }


    /**
     * 修改
     */
    @RequestMapping("/update")
    @Transactional
    @IgnoreAuth
    public R update(@RequestBody StoreupEntity storeup, HttpServletRequest request){
        //ValidatorUtils.validateEntity(storeup);
        storeupService.updateById(storeup);//全部更新
        return R.ok();
    }



    

    /**
     * 删除
     */
    @RequestMapping("/delete")
    public R delete(@RequestBody Long[] ids){
        storeupService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));
        return R.ok();
    }
    
	
	/**
     * 前端智能排序
     */
	@IgnoreAuth
    @RequestMapping("/autoSort")
    public R autoSort(@RequestParam Map<String, Object> params,StoreupEntity storeup, HttpServletRequest request,String pre){
        EntityWrapper<StoreupEntity> ew = new EntityWrapper<StoreupEntity>();
        Map<String, Object> newMap = new HashMap<String, Object>();
        Map<String, Object> param = new HashMap<String, Object>();
		Iterator<Map.Entry<String, Object>> it = param.entrySet().iterator();
		while (it.hasNext()) {
			Map.Entry<String, Object> entry = it.next();
			String key = entry.getKey();
			String newKey = entry.getKey();
			if (pre.endsWith(".")) {
				newMap.put(pre + newKey, entry.getValue());
			} else if (StringUtils.isEmpty(pre)) {
				newMap.put(newKey, entry.getValue());
			} else {
				newMap.put(pre + "." + newKey, entry.getValue());
			}
		}
		params.put("sort", "clicktime");
        params.put("order", "desc");
		PageUtils page = storeupService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, storeup), params), params));
        return R.ok().put("data", page);
    }










}

四、效果图

在这里插入图片描述
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在这里插入图片描述
在这里插入图片描述
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在这里插入图片描述
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五 、源码获取

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<think>好的,我现在需要帮助用户解决关于基于SpringBoot高考志愿推荐系统的实现方案和示例代码的问题。首先,我需要回顾用户提供的引用内容,看看里面有没有相关的信息可以借鉴。 引用[3]提到的是基于SpringBoot高考志愿智能推荐系统,其中提到了数据库表结构,包括Recommendation表的字段,如id、user_id、college_id、major_id、admission_probability等。还展示了application.yml的数据库配置,使用MySQL和JPA。这可能对设计数据库有帮助。 引用[4]提到了技术栈包括SpringBoot、Vue.js和MyBatis,这可能涉及到前后端分离的结构,后端使用SpringBoot,前端用Vue。但用户主要关注的是后端实现,所以需要重点放在SpringBoot部分。 用户需要的是实现方案和示例代码,所以应该分步骤说明系统架构、数据库设计、核心功能模块以及推荐算法的实现。同时,用户可能需要代码示例,比如实体类、Repository接口、服务层逻辑等。 接下来,我需要考虑系统的模块划分。根据引用[3]中的志愿推荐表,可能需要用户模块、院校数据模块、推荐模块等。推荐算法部分,引用[1]和[2]提到了个性化推荐算法和数据处理能力,可能需要结合考生的分数、兴趣、历史录取数据等因素。 在推荐算法方面,可能需要计算录取概率,这里可以用线性插值法,根据考生分数和院校历年分数线来计算概率。同时,协同过滤算法可能用于根据相似考生的选择进行推荐,这需要收集考生的行为数据。 代码示例方面,可以展示实体类如College和Recommendation,使用JPA注解。Repository接口继承JpaRepository。服务层实现推荐逻辑,比如根据分数过滤院校,计算概率,排序后返回推荐结果。 还需要考虑数据库的配置,如application.yml中的MySQL连接信息,以及使用MyBatis或JPA进行数据访问。引用[3]中的配置示例已经提供了这部分内容,可以作为参考。 另外,系统可能需要爬虫模块来获取院校数据,如引用[2]提到的基于python的爬虫,但用户的问题是关于SpringBoot的,所以可能需要用Java的爬虫库如Jsoup来实现数据采集。 最后,需要确保代码结构清晰,遵循分层架构,包括Controller、Service、Repository层,以及实体类的设计。同时,考虑如何整合推荐算法到服务层中,提供RESTful API供前端调用。 总结一下,回答应包括系统架构设计、数据库表结构、推荐算法实现思路、关键代码示例(实体类、Repository、Service)、数据库配置,以及相关的问题推荐。需要参考引用中提到的内容,尤其是引用[3]和[4]中的技术细节。</think>### 基于SpringBoot高考志愿推荐系统实现方案 #### 一、系统架构设计 采用分层架构设计,核心模块包括: 1. **数据采集模块**:爬取历年录取分数线、院校专业数据(参考引用[2]中爬虫技术) 2. **用户画像模块**:收集考生分数、兴趣标签、地域偏好 3. **推荐引擎模块**:基于协同过滤算法和录取概率计算(引用[3]推荐表结构) 4. **数据持久层**:使用MySQL+MyBatis-Plus(引用[1]技术栈) #### 二、数据库设计(核心表) ```sql -- 院校表 CREATE TABLE college ( id INT PRIMARY KEY, name VARCHAR(100), province VARCHAR(20), major_list JSON, -- 包含专业及历年分数线 avg_score DECIMAL(5,1) ); -- 推荐记录表(引用[3]结构增强) CREATE TABLE recommendation ( id BIGINT AUTO_INCREMENT PRIMARY KEY, user_id BIGINT, college_id INT, admission_probability DECIMAL(3,2), recommend_time DATETIME ); ``` #### 三、核心算法实现 1. **录取概率计算**(线性插值法): $$ P = \frac{S_{current} - S_{min}}{S_{max} - S_{min}} $$ 其中$S_{current}$为考生分数,$S_{min}/S_{max}$为院校历年最低/最高分 2. **协同过滤推荐**: $$ similarity(u,v) = \cos(\theta) = \frac{u \cdot v}{\|u\| \|v\|} $$ 计算考生特征向量相似度,推荐相似考生选择的院校 #### 四、关键代码实现 1. **实体类定义**: ```java // College.java @Entity @Data public class College { @Id private Integer id; private String name; private String province; private String majors; // JSON存储专业信息 private Double avgScore; } // Recommendation.java @Entity @Data public class Recommendation { @Id @GeneratedValue(strategy = GenerationType.IDENTITY) private Long id; private Long userId; private Integer collegeId; private Double admissionProbability; private LocalDateTime recommendTime; } ``` 2. **Repository接口**: ```java public interface CollegeRepository extends JpaRepository<College, Integer> { @Query("SELECT c FROM College c WHERE c.avgScore BETWEEN :min AND :max") List<College> findByScoreRange(@Param("min") Double min, @Param("max") Double max); } ``` 3. **推荐服务实现**: ```java @Service @RequiredArgsConstructor public class RecommendService { private final CollegeRepository collegeRepo; public List<Recommendation> generateRecommendations(Long userId, Double score) { List<College> candidates = collegeRepo.findByScoreRange(score - 30, score + 10); return candidates.stream() .map(college -> { Double probability = calculateProbability(score, college); return new Recommendation(null, userId, college.getId(), probability, LocalDateTime.now()); }) .sorted(Comparator.comparingDouble(Recommendation::getAdmissionProbability).reversed()) .limit(20) .collect(Collectors.toList()); } private Double calculateProbability(Double score, College college) { // 基于历年分数线的概率计算逻辑 return Math.min(0.99, (score - college.getMinScore()) / (college.getMaxScore() - college.getMinScore())); } } ``` #### 五、SpringBoot配置示例(application.yml) ```yaml spring: datasource: url: jdbc:mysql://localhost:3306/college_recommend?useSSL=false username: root password: root driver-class-name: com.mysql.cj.jdbc.Driver jpa: hibernate: ddl-auto: update show-sql: true mybatis-plus: mapper-locations: classpath:mapper/*.xml configuration: map-underscore-to-camel-case: true ``` #### 六、扩展建议 1. 集成Redis缓存高频访问的院校数据 2. 使用Elasticsearch实现志愿搜索功能 3. 添加Spring Security实现用户认证(引用[4]前后端分离方案)
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