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)

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介绍资料

《基于Django与Vue.js的高考志愿推荐系统》任务书

一、项目背景与目标

1. 背景

当前高考志愿填报存在以下问题：

• 数据分散：高校招生计划、录取分数线、专业特色等信息分散于多个平台，考生需跨渠道整合数据，耗时且易出错。
• 推荐粗放：现有系统多基于分数位次简单匹配，未考虑考生兴趣、职业规划、地域偏好等个性化需求，推荐准确率不足50%。
• 交互滞后：传统系统以表单提交为主，缺乏实时交互能力，考生无法动态调整志愿并即时查看推荐结果变化。

2. 目标

开发一套基于Django（后端） + Vue.js（前端）的高考志愿推荐系统，实现以下功能：

• 数据整合：爬取并清洗全国高校招生数据，构建统一数据库。
• 智能推荐：融合协同过滤与内容推荐算法，结合考生分数、兴趣、地域偏好生成个性化志愿方案。
• 实时交互：通过Vue.js实现志愿拖拽排序、录取概率动态可视化等功能，提升用户体验。
• 系统部署：基于Docker容器化部署，支持高并发访问（目标QPS≥200）。

二、项目范围与功能模块

1. 核心功能模块

模块	功能描述
数据采集与清洗	爬取阳光高考网、高校官网数据，清洗后存储至PostgreSQL数据库，支持数据增量更新。
个性化推荐引擎	基于考生分数、兴趣测试结果、高校专业特色，生成“冲-稳-保”分层推荐列表。
智能交互界面	提供志愿卡片拖拽排序、录取概率分布图、高校对比雷达图等可视化交互功能。
用户管理	支持考生注册登录、志愿方案保存与导出（PDF/Excel格式）。
系统管理	后台管理高校数据、用户权限、推荐算法参数配置。

2. 非功能需求

• 性能要求：推荐结果响应时间≤500ms（90%请求），支持1000人同时在线。
• 安全要求：考生数据加密存储（AES-256），关键操作需短信验证码二次验证。
• 兼容性：适配Chrome、Firefox、Edge等主流浏览器，支持移动端H5页面响应式布局。

三、技术路线与工具选型

1. 技术栈

层级	技术/框架	版本	用途
后端	Django	4.2	构建RESTful API，处理业务逻辑与数据库交互。
前端	Vue.js 3	-	实现动态交互界面，组件化开发降低耦合度。
数据库	PostgreSQL	15	存储结构化数据（高校信息、录取分数线），支持JSON字段存储非结构化数据。
缓存	Redis	7.0	缓存热门高校推荐结果，减少数据库查询压力。
爬虫	Scrapy + Selenium	-	爬取动态加载的高校招生数据（如JavaScript渲染的页面）。
部署	Docker + Nginx	-	容器化部署后端服务，Nginx反向代理实现前后端分离。

2. 开发工具

• IDE：PyCharm（后端）、VS Code（前端）
• 版本控制：Git + GitHub
• 测试工具：Postman（API测试）、Jest（前端单元测试）
• 项目管理：Jira（任务跟踪）、Confluence（文档协作）

四、项目计划与里程碑

1. 阶段划分与任务

阶段	时间	任务内容
需求分析	第1-2周	调研考生需求，输出PRD（产品需求文档）与UI原型图（Axure RP工具）。
数据准备	第3-4周	编写爬虫程序获取高校数据，清洗后导入PostgreSQL，构建初始数据集（含10万条历史录取记录）。
算法开发	第5-7周	实现协同过滤与内容推荐算法，在本地测试集上验证准确率（目标≥65%）。
前端开发	第8-10周	完成Vue.js界面开发，实现志愿排序、概率可视化等核心交互功能。
系统集成	第11-12周	前后端联调，部署至阿里云服务器（配置2核4G + 100GB SSD），进行压力测试（JMeter）。
测试优化	第13-14周	邀请200名高三学生进行用户测试，根据反馈优化推荐算法与界面设计，修复漏洞。

2. 关键里程碑

• 第4周：完成数据采集与清洗，数据库设计文档通过评审。
• 第7周：推荐算法原型开发完成，本地测试准确率达标。
• 第10周：前端界面开发完成，核心功能通过单元测试。
• 第14周：系统上线并通过用户验收测试（UAT）。

五、资源需求与预算

1. 人力资源

• 项目经理：1人（负责整体协调与进度跟踪）
• 后端开发：2人（Django API开发与数据库设计）
• 前端开发：2人（Vue.js界面开发与交互实现）
• 数据工程师：1人（爬虫开发与数据清洗）
• 测试工程师：1人（功能测试与性能优化）

2. 硬件资源

• 开发服务器：阿里云ECS（2核4G，100GB SSD，带宽5Mbps）×1（预算￥2000/年）
• 测试设备：提供10台PC/移动设备供用户测试（实验室现有资源）

3. 软件资源

• 数据库授权：PostgreSQL企业版（免费开源）
• 爬虫代理IP：购买第三方代理服务（预算￥500/月）
• 云服务费用：阿里云OSS存储（预算￥300/年）

六、风险评估与应对措施

风险类型	风险描述	应对措施
数据获取风险	目标网站反爬机制导致数据采集失败。	采用Selenium模拟浏览器行为，使用代理IP池轮换。
算法偏差风险	推荐结果与考生实际需求偏差较大。	引入用户反馈机制，动态调整算法权重参数。
性能瓶颈风险	高并发场景下系统响应延迟。	优化数据库索引，引入Redis缓存热点数据。
进度延迟风险	开发过程中需求变更导致工期延长。	采用敏捷开发模式，每周迭代交付可测试版本。

七、交付成果

1. 系统源代码：GitHub仓库（含前后端完整代码与文档）。
2. 部署文档：Docker容器化部署指南、服务器配置说明。
3. 测试报告：功能测试用例、性能测试结果（JMeter报告）。
4. 用户手册：考生操作指南、管理员维护手册。
5. 论文/技术报告：系统设计与实现细节（可选）。

项目负责人（签字）：____________________
日期：____________________

指导教师（签字）：____________________
日期：____________________

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备注：本任务书需结合学校模板调整格式，重点明确技术可行性、资源分配与风险控制。

运行截图

推荐项目

上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)

项目案例

优势

1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用

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