计算机毕业设计Python+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)

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介绍资料

Python+Vue.js高考推荐系统与高考可视化技术说明

一、引言

在高考志愿填报这一关键环节，考生和家长往往面临海量且复杂的信息，传统填报方式效率低下且缺乏精准性。随着互联网技术的发展，利用信息技术开发高考推荐系统并实现高考可视化成为必然趋势。Python与Vue.js的组合为构建此类系统提供了强大的技术支持，Python擅长数据处理与算法实现，Vue.js则能高效构建用户界面，二者结合可为用户提供优质、个性化的服务。

二、系统架构设计

本系统采用前后端分离的架构设计，前端使用Vue.js框架构建用户界面，后端使用Python的Django框架搭建服务器。前后端通过RESTful API进行数据交互，这种架构方式使得前后端可以独立开发和维护，提高了系统的可扩展性和可维护性。

（一）前端架构

前端采用Vue.js框架，结合Vue Router进行页面路由管理，实现不同页面之间的跳转；使用Vuex进行状态管理，统一管理应用中的状态数据，方便组件之间的数据共享和通信。同时，引入Element-Plus等UI库，快速构建美观、易用的Web应用程序。例如，在高校信息查询页面，使用Element-Plus的卡片组件展示高校信息，通过分页组件实现数据的分页展示，提高用户体验。

（二）后端架构

后端基于Django框架搭建，遵循MVC（Model-View-Controller）设计模式。模型层负责与数据库进行交互，定义高校信息、专业信息、用户信息等数据模型；视图层处理业务逻辑，接收前端发送的请求，调用相应的业务逻辑处理函数，并将处理结果返回给前端；模板层在本系统中不直接使用，因为采用前后端分离架构，前端通过API获取数据并渲染页面。使用Django REST framework构建RESTful API，为前端提供数据接口，实现前后端的数据交互。

三、数据库设计

选择MySQL关系型数据库存储系统数据，设计合理的数据库表结构，包括高校信息表、专业信息表、用户信息表、志愿推荐表等。

（一）高校信息表

存储全国各高校的详细信息，如学校名称、学校logo、简介、满意度、院系设置、录取规则、食宿条件、设立专业等字段。通过该表，系统可以为用户提供全面准确的高校信息。

（二）专业信息表

存储各院校所开设的专业信息，如学历层次、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、男女比例等字段。用户可以根据专业信息表了解不同专业的具体情况。

（三）用户信息表

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。这些信息是实现个性化推荐的重要依据。

（四）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、推荐理由等信息。该表方便用户查看和管理系统生成的推荐志愿。

四、数据采集与处理

（一）数据采集

使用Scrapy爬虫框架抓取“阳光高考”网站上的大学数据和专业数据。在抓取大学数据时，获取学校名称、学校logo、简介、满意度、院系设置、录取规则、食宿条件、设立专业等字段；在抓取大学专业数据时，获取学历层次、专业代码、所属门类、专业类别、介绍、相近专业、从业方向、统计了毕业生规模以及男女比例等信息。此外，还可以从教育部阳光高考平台、各省市教育考试院等渠道获取历年分数线、招生计划等结构化数据。

（二）数据处理

使用Pandas库对采集到的数据进行清洗、转换和分析。例如，采用KNN插值法填充分数数据的缺失值，利用箱线图IQR规则剔除分数线异常值，确保数据的准确性和完整性。

五、推荐算法实现

（一）算法选择

采用混合推荐算法，结合协同过滤算法和基于内容的推荐算法。协同过滤算法通过挖掘用户历史行为数据来预测用户偏好，基于物品的协同过滤算法可以找出与目标用户喜欢的高校或专业相似的其他高校或专业进行推荐；基于内容的推荐算法则是根据高校和专业的特征信息，如学校的地理位置、学科优势、专业的课程设置等，为用户推荐符合其兴趣的高校和专业。

（二）算法优化

在实际应用中，综合考虑考生的成绩、兴趣爱好、职业规划等多方面因素，对算法进行优化和调整。例如，在计算用户相似度时，考虑用户对高校和专业的评分、浏览记录等多方面因素，以提高推荐的准确性和效率。同时，引入大模型技术，调用千问大模型API分析院校专业描述、考生兴趣陈述，提取关键特征，进一步提升推荐的可解释性和精准度。

六、高考可视化实现

（一）可视化工具

使用开源图表库ECharts实现高考数据的可视化。ECharts提供了丰富的图表类型和强大的功能，可以快速满足大部分的可视化需求。

（二）可视化内容

1. 历年分数线走势图：通过折线图展示不同高校和专业在不同年份的录取分数线变化情况，帮助用户了解高校和专业的录取难度变化趋势。
2. 专业报考热度柱状图：以柱状图形式展示不同专业的报考人数和报考比例，让用户直观地了解各专业的热门程度。
3. 不同地区招生情况地图：利用地图展示不同地区的高校招生计划和录取情况，方便用户了解各地区的高考招生形势。

七、系统功能实现

（一）用户注册与登录

使用Django的认证系统实现用户的注册、登录和密码重置功能。在前端，使用Vue.js构建用户注册和登录界面，通过API与后端进行数据交互。用户注册时，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。

（二）高校及专业信息查询

在Django中定义院校信息模型和专业信息模型，并通过API提供相应的查询接口。前端使用Vue.js构建院校信息查询界面和专业信息查询界面，用户可以通过输入关键词、选择筛选条件（如高校所在地、学历层次等）等方式查询院校和专业信息。查询结果以列表形式展示，用户可以点击查看院校或专业的详细信息。

（三）个性化推荐

收集考生的成绩、兴趣爱好、职业规划等信息，运用混合推荐算法为考生生成个性化的志愿推荐结果。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。

（四）志愿填报模拟

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，并采用一定的算法评估录取可能性，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。

八、系统测试与优化

（一）功能测试

对系统的各项功能进行全面测试，确保功能的正确性和完整性。例如，测试用户注册与登录功能是否正常，高校及专业信息查询功能是否能准确返回查询结果，个性化推荐功能是否符合预期等。

（二）性能测试

测试系统在高并发情况下的性能表现，使用性能测试工具模拟多个用户同时访问系统，检查系统的响应时间、吞吐量等性能指标。根据测试结果，对系统进行优化，如优化数据库查询语句、增加服务器资源等，提高系统的响应速度和稳定性。

（三）安全测试

检查系统的安全性，防止数据泄露和恶意攻击。采用渗透测试等方法，模拟黑客攻击，检查系统是否存在安全漏洞，如SQL注入、跨站脚本攻击等。对发现的安全漏洞进行修复，加强系统的安全防护措施，如采用参数化查询防止SQL注入、对用户输入进行过滤和转义防止跨站脚本攻击等。

（四）用户体验测试

邀请用户进行体验测试，收集用户反馈，对系统进行优化和改进。观察用户在使用系统过程中的操作习惯和遇到的问题，对系统的用户界面和交互流程进行优化，如调整页面的布局和颜色搭配、简化用户的操作步骤等，提高系统的易用性。

九、结论

基于Python+Vue.js的高考推荐系统与高考可视化系统，通过合理的前后端架构设计、数据库设计、数据采集与处理、推荐算法实现以及可视化展示，为考生提供了全面、准确、个性化的高考志愿填报服务。经过系统的测试与优化，系统性能稳定，能够满足用户的需求。未来，随着技术的不断发展，可以进一步优化推荐算法，整合更多的数据源，提升系统的智能化水平，为考生提供更加优质的服务。

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