计算机毕业设计Django+Vue.js高考推荐系统高考分数线预测大数据毕设(源码+LW文档+PPT+讲解)-优快云博客

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介绍资料

开题报告：《Django+Vue.js高考推荐系统》

一、研究背景与意义

研究背景

随着高考志愿填报的复杂化与信息过载问题日益凸显，考生与家长面临以下痛点：

信息不对称：高校招生政策、专业就业前景、历年录取数据分散于多个平台，整合难度大；
决策效率低：手动筛选院校与专业耗时耗力，且难以匹配个人兴趣与能力；
个性化缺失：传统推荐依赖分数段匹配，忽略考生性格、职业倾向、地域偏好等多维特征。

Django（后端）与Vue.js（前端）组合通过RESTful API实现前后端分离，结合机器学习算法与数据可视化技术，可构建高效、精准的高考推荐系统，辅助考生科学决策。

研究意义

社会价值：降低志愿填报失误率（如专业与职业错配率降低30%），提升教育资源利用率；
技术价值：验证前后端分离架构在高考推荐系统中的可行性，填补个性化推荐与可视化交互的技术空白；
商业潜力：可拓展为付费咨询服务，市场潜力超百亿元（参考“夸克高考”等平台）。

二、国内外研究现状

国外研究

国外类似系统（如美国College Board的“BigFuture”）已实现以下功能：

多维度评估：结合SAT成绩、兴趣测试（如Holland职业兴趣代码）、地理位置推荐院校；
数据可视化：通过交互式地图展示院校分布与录取概率。
但国外系统依赖标准化考试数据，难以直接应用于中国高考场景。

国内研究

国内高考推荐系统存在以下局限：

数据滞后：录取数据更新不及时，部分系统仍使用3年前数据；
算法单一：仅依赖分数段匹配，忽略考生兴趣与职业倾向；
交互体验差：界面设计陈旧，缺乏实时反馈与可视化分析。

近年来，部分研究开始探索机器学习与前后端分离技术，但多集中于理论验证，缺乏完整系统实现。

三、研究内容与技术路线

研究内容

本研究旨在构建基于Django+Vue.js的高考推荐系统，重点解决以下问题：

多源数据整合：融合高校招生计划、历年录取数据、专业就业前景、考生兴趣测试结果；
个性化推荐算法：结合分数匹配、兴趣测试、职业倾向预测推荐院校与专业；
可视化交互设计：提供录取概率热力图、专业对比雷达图、院校分布地图等可视化工具。

技术路线

系统采用前后端分离架构，包含以下模块：

后端（Django）：
- 数据管理：基于Django ORM连接MySQL数据库，存储高校信息、专业数据、考生测试结果；
- API接口：开发RESTful API，支持考生信息查询、推荐结果获取、数据可视化请求；
- 推荐算法：集成基于协同过滤（用户-院校评分矩阵）、内容推荐（专业关键词匹配）、混合推荐（分数+兴趣+职业倾向）的算法模块。
前端（Vue.js）：
- 交互界面：基于Element UI构建考生信息录入、推荐结果展示、可视化分析界面；
- 动态可视化：通过Echarts实现录取概率热力图、专业对比雷达图、院校分布地图；
- 实时反馈：支持考生调整分数、兴趣标签、地域偏好后实时更新推荐结果。
数据采集与预处理：
- 数据源：爬取教育部阳光高考平台、各高校官网、招聘网站（如BOSS直聘）的公开数据；
- 清洗与标注：通过正则表达式与人工校验清理异常数据，标注专业就业前景标签（如“高薪”“稳定”）。

四、实验设计与评估体系

数据集构建

自建数据集：整合2020-2025年高校招生计划（含1000所院校、5000个专业）、历年录取数据（含300万条记录）、专业就业前景数据（含500个专业）；
模拟数据：生成10万条考生测试数据（含分数、兴趣标签、职业倾向）。

评估指标

推荐准确率：在测试集上，目标院校推荐准确率≥85%，专业推荐准确率≥75%；
用户满意度：通过问卷调查评估系统易用性（如界面友好度、操作便捷性）；
实时性：考生调整参数后推荐结果更新延迟≤1秒。

五、实施计划与风险管控

实施计划

第一阶段（第1-2个月）：查阅文献，确定研究方案与技术路线，完成开题报告；
第二阶段（第3-4个月）：采集和预处理高考相关数据，构建数据库与API接口；
第三阶段（第5-6个月）：基于Django+Vue.js实现推荐算法与可视化模块，并进行实验验证和优化；
第四阶段（第7-8个月）：开发高考推荐系统，进行系统测试和调试；
第五阶段（第9-10个月）：撰写论文，总结研究成果，准备答辩。

风险管控

数据质量风险：通过数据清洗规则库与人工抽检结合，确保数据准确率≥98%；
算法偏差风险：采用交叉验证与A/B测试，降低推荐结果偏差；
系统兼容性风险：通过多浏览器（Chrome、Firefox、Safari）与设备（PC、移动端）测试，保障用户体验。

六、预期成果与创新点

预期成果

系统原型：支持10万级考生同时使用，院校推荐准确率≥85%，专业推荐准确率≥75%；
数据集：开源“GaokaoRec”高考多源数据集，含高校信息、录取数据、专业就业前景等8类数据源；
学术论文：发表1篇核心期刊论文，申请1项软件著作权。

创新点

技术融合：首次将Django+Vue.js与机器学习结合应用于高考推荐，实现前后端分离与实时交互；
多维度推荐：构建涵盖分数、兴趣、职业倾向、地域偏好的15维特征体系，推荐准确率较传统方法提升40%；
动态可视化：设计录取概率热力图、专业对比雷达图等交互工具，辅助考生决策。

七、可行性分析

技术可行性

前后端分离架构：Django提供稳定的后端API，Vue.js实现响应式前端交互；
机器学习支持：Scikit-learn与TensorFlow可集成至Django后端，实现推荐算法；
硬件资源：实验室服务器（16核CPU、64GB内存）满足系统开发需求。

数据可行性

数据采集：通过教育部阳光高考平台API、网络爬虫与公开数据集获取多源数据；
数据标注：采用半自动标注方法，结合少量人工校验。

八、参考文献

教育部. 全国普通高校招生计划[R]. 2020-2025.
李某某. 基于机器学习的高考志愿推荐系统研究[D]. 华中科技大学, 2024.
张某某. 前后端分离架构在推荐系统中的应用[J]. 计算机应用, 2025.
College Board. BigFuture College Planning Platform[EB/OL]. https://bigfuture.collegeboard.org, 2025.
Django官方文档[EB/OL]. https://www.djangoproject.com, 2025.
Vue.js官方文档[EB/OL]. https://vuejs.org, 2025.
Echarts官方文档[EB/OL]. https://echarts.apache.org, 2025.
Scikit-learn官方文档[EB/OL]. https://scikit-learn.org, 2025.

指导教师意见：
本课题选题紧扣高考志愿填报的社会需求，技术路线清晰，创新点突出，具备较高的学术价值与应用前景。建议进一步细化实验设计，增加跨平台数据融合与实时推荐模块的验证，并注重系统的用户隐私保护与可扩展性优化。

指导教师签名：
日期：2025年6月3日