计算机毕业设计Django+Vue.js高考推荐系统高考可视化大数据毕业设计(源码+LW文档+PPT+详细讲解)

最新推荐文章于 2025-07-24 16:26:46 发布

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分类专栏：大数据毕业设计文章标签： hadoop 大数据课程设计数据可视化 spark 推荐算法爬虫

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介绍资料

Django+Vue.js高考推荐系统技术说明

一、引言

高考志愿填报是考生人生中的重要抉择，然而面对海量且复杂的高校与专业信息，考生和家长往往难以做出科学合理的选择。为了解决这一问题，我们开发了基于Django+Vue.js的高考推荐系统。该系统旨在利用先进的技术手段，为考生提供精准、个性化的高校和专业推荐，助力考生顺利完成志愿填报。

二、技术选型

（一）后端框架：Django

Django是一个高级的Python Web框架，具有高度的可重用性、可扩展性和灵活性。它遵循MVC（Model-View-Controller）设计模式，将业务逻辑、数据模型和用户界面进行分离，使得代码结构清晰，易于维护和扩展。Django提供了丰富的内置功能，如ORM（对象关系映射）、认证系统、路由系统等，能够快速开发安全、稳定的Web应用程序。在本系统中，Django负责处理后端业务逻辑、与数据库进行交互以及提供API接口供前端调用。

（二）前端框架：Vue.js

Vue.js是一个渐进式JavaScript框架，以其简洁易学和高效的数据绑定机制而广受欢迎。它专注于视图层，易于与其他库或现有项目集成，特别适合中小型项目。Vue.js的响应式数据绑定是其核心特性之一，允许开发者通过声明式的数据绑定，自动更新DOM，从而简化了前端开发流程。此外，Vue.js提供了强大的组件系统，支持单文件组件，使得开发者能够以模块化方式构建复杂的用户界面，提高了代码的可复用性和可维护性。在本系统中，Vue.js用于构建前端页面，实现用户与系统的交互。

三、系统架构设计

（一）整体架构

本系统采用前后端分离的架构模式。前端使用Vue.js框架构建用户界面，通过API与后端进行数据交互；后端使用Django框架提供RESTful API接口，处理业务逻辑和与数据库的交互。这种架构模式使得前后端开发可以独立进行，提高了开发效率和系统的可维护性。

（二）数据库设计

数据库采用MySQL，主要包含以下几张表：

用户表：存储用户的基本信息，如用户名、密码、联系方式、成绩、兴趣爱好、职业规划等。
院校信息表：存储全国各高校的详细信息，包括院校名称、地理位置、院校类别、师资力量、院系设置、录取规则、食宿条件等。
专业信息表：存储各院校所开设的专业信息，如专业名称、专业代码、所属门类、专业类别、介绍、相近专业、从业方向、毕业生规模、男女比例等。
志愿推荐表：存储系统为考生生成的志愿推荐结果，包括推荐院校、推荐专业、推荐理由等。

（三）接口设计

后端提供一系列RESTful API接口，供前端调用。常见的API操作包括GET（获取数据）、POST（提交数据）、PUT（更新数据）和DELETE（删除数据）。例如：

GET /api/users/：获取所有用户信息。
POST /api/users/：创建新用户。
GET /api/colleges/：获取所有院校信息。
POST /api/recommendations/：生成志愿推荐结果。

四、功能模块实现

（一）用户管理模块

注册：用户在前端填写用户名、密码、联系方式等信息，通过API提交给后端。后端对用户输入的信息进行合法性校验，如用户名是否重复、密码强度是否符合要求等。如果校验通过，将用户信息存储到数据库中。
登录：用户输入用户名和密码，前端通过API发送给后端进行验证。后端从数据库中查询用户信息，验证用户名和密码是否匹配。如果验证通过，返回一个认证令牌给前端，前端将令牌存储在本地，以便后续请求时使用。
个人信息修改：用户可以修改自己的个人信息，如联系方式、成绩、兴趣爱好等。修改后的信息通过API提交给后端，后端更新数据库中的用户信息。

（二）院校信息查询模块

查询条件设置：用户可以在前端设置查询条件，如院校名称关键词、高校所在地、学历层次等。
数据获取与展示：前端将查询条件通过API发送给后端，后端根据查询条件从数据库中查询符合条件的院校信息，并将结果返回给前端。前端使用Vue.js组件将院校信息以卡片形式展示，包括院校名称、高校LOGO、所在地、学历层次、主管部门以及高校评分等数据。为了降低后端压力，分页组件以20条数据为一页。

（三）专业信息查询模块

查询条件设置：用户可以在前端设置查询条件，如专业分类、关键词等。
数据获取与展示：前端将查询条件通过API发送给后端，后端根据查询条件从数据库中查询符合条件的专业信息，并将结果返回给前端。前端使用Vue.js组件将专业信息以表格形式展示，包括专业名称、专业所属门类、专业所属类以及专业满意度等信息。

（四）志愿推荐模块

数据收集：系统收集考生的成绩、兴趣爱好、职业规划等信息。这些信息可以通过用户手动输入、从其他系统导入等方式获取。
推荐算法应用：本系统采用协同过滤算法和基于内容的推荐算法相结合的方式为考生生成志愿推荐结果。协同过滤算法通过分析用户的历史行为数据，找出与目标用户兴趣相似的其他用户，然后根据这些相似用户的喜好为目标用户进行推荐。基于内容的推荐算法则是根据物品的特征信息，为用户推荐与其历史喜好相似的物品。在实际应用中，对两种算法进行优化和调整，以提高推荐的准确性和多样性。
结果展示：将生成的志愿推荐结果存储到数据库中，并通过API提供给前端展示。前端使用Vue.js组件将推荐结果以列表形式展示，包括推荐院校、推荐专业、推荐理由等信息。

（五）模拟填报模块

模拟填报：考生可以在模拟填报界面中选择自己感兴趣的院校和专业，系统会根据考生的选择生成模拟填报方案。
录取可能性评估：系统根据考生的成绩、院校的历年录取分数线等信息，评估模拟填报方案的录取可能性，并将评估结果展示给考生。考生可以多次进行模拟填报，熟悉填报流程，为正式填报做好准备。

五、系统测试与优化

（一）功能测试

对系统的各个功能模块进行全面测试，确保功能的正确性和完整性。例如，测试用户注册、登录功能是否正常，院校信息查询结果是否准确，志愿推荐结果是否合理等。

（二）性能测试

使用性能测试工具对系统进行压力测试，模拟大量用户同时访问系统的情况，测试系统的响应速度和稳定性。根据测试结果，对系统进行优化，如优化数据库查询语句、使用缓存技术等。

（三）用户体验测试

邀请部分用户对系统进行试用，收集用户的反馈意见，对系统的界面设计、操作流程等进行优化，提高用户体验。

六、结论

基于Django+Vue.js的高考推荐系统通过前后端分离的架构模式，实现了高效的数据交互和用户界面展示。系统具备用户管理、院校信息查询、专业信息查询、志愿推荐和模拟填报等功能模块，能够为考生提供精准、个性化的高考志愿填报建议。通过实际开发测试，验证了系统的有效性和可行性，为考生提供了一种科学、便捷的高考志愿填报参考工具。未来，我们将继续优化系统功能，提高推荐算法的准确性，为用户提供更好的服务。

以上技术说明仅供参考，你可以根据实际项目情况进行调整和完善。在实际开发过程中，建议进一步查阅相关技术文档和资料，确保系统的稳定性和可靠性。