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

任务书：基于Django+Vue.js的高考推荐系统与高考数据可视化平台开发

一、项目基本信息

• 项目名称：基于Django+Vue.js的高考推荐系统与高考数据可视化平台开发
• 项目负责人：[姓名]
• 项目组成员：[成员1、成员2、成员3…]
• 起止时间：[XXXX年XX月XX日] 至 [XXXX年XX月XX日]
• 项目背景：
  高考志愿填报是考生人生关键决策之一，但传统系统存在信息碎片化、推荐算法单一、可视化交互不足等问题。本项目旨在构建一个智能化、可视化、动态响应的高考推荐平台，整合多维度数据，提供个性化志愿推荐与决策支持。

二、项目目标

2.1 总体目标

开发一个基于Django（后端）+ Vue.js（前端）的高考推荐与可视化平台，实现以下功能：

1. 数据整合与清洗：爬取全国2800+所院校的历年录取数据、专业设置、就业率等信息，构建标准化数据库；
2. 智能推荐引擎：结合考生分数、选科、兴趣测试结果，生成“冲-稳-保”分层志愿推荐；
3. 动态可视化分析：通过交互式图表（折线图、热力图、地理分布图）展示院校录取趋势、专业热度变化；
4. 政策模拟与风险预警：模拟不同选科组合或政策调整对录取结果的影响，提供风险评估报告。

2.2 具体指标

• 系统支持10万级用户并发访问，响应时间≤2秒；
• 推荐准确率≥85%（基于历史数据回测）；
• 可视化模块支持10种以上图表类型，兼容PC端与移动端；
• 完成1项软件著作权登记，发表1篇核心期刊论文。

三、任务分解与分工

3.1 任务1：需求分析与系统设计（第1-2月）

• 负责人：[姓名]
• 任务内容：
  • 调研用户需求（考生、家长、教育机构）；
  • 完成系统架构设计（前后端分离、微服务划分）；
  • 设计数据库模型（MySQL+MongoDB）；
  • 编写《需求规格说明书》与《系统设计文档》。
• 交付物：需求文档、系统架构图、数据库ER图。

3.2 任务2：数据采集与预处理（第3-4月）

• 负责人：[姓名]
• 任务内容：
  • 使用Scrapy框架爬取阳光高考网、各省市考试院数据；
  • 清洗缺失值、异常值（如录取分数线为0的记录）；
  • 对非结构化数据（如院校简介）进行NLP处理（关键词提取）；
  • 构建初始数据库并定期更新。
• 交付物：清洗后的数据集、数据更新脚本。

3.3 任务3：后端开发（Django）（第5-7月）

• 负责人：[姓名]
• 任务内容：
  • 搭建Django项目，配置RESTful API（DRF框架）；
  • 实现用户认证模块（JWT令牌）；
  • 开发推荐算法API（协同过滤+多目标优化）；
  • 集成Celery异步任务队列（处理数据更新、推荐计算）；
  • 编写单元测试与接口文档。
• 交付物：Django后端代码、API文档、测试报告。

3.4 任务4：前端开发（Vue.js）（第5-7月）

• 负责人：[姓名]
• 任务内容：
  • 使用Vue 3构建响应式界面，结合Vue Router实现路由管理；
  • 集成ECharts实现动态可视化（录取分数线趋势图、专业热度雷达图）；
  • 使用Leaflet.js开发院校地理分布地图；
  • 实现前后端联调（Axios请求封装）；
  • 优化移动端适配（响应式布局）。
• 交付物：Vue前端代码、可视化组件库、联调测试报告。

3.5 任务5：系统集成与测试（第8-9月）

• 负责人：[姓名]
• 任务内容：
  • 部署Nginx+Gunicorn+Django生产环境；
  • 配置Redis缓存热门推荐结果；
  • 开展压力测试（JMeter工具）、A/B测试（推荐策略对比）；
  • 修复性能瓶颈（如数据库查询优化）；
  • 编写用户操作手册与系统维护文档。
• 交付物：测试报告、部署文档、系统维护手册。

3.6 任务6：论文撰写与成果总结（第10-11月）

• 负责人：[姓名]
• 任务内容：
  • 整理技术文档（算法原理、系统架构）；
  • 分析实验数据（推荐准确率、用户满意度）；
  • 撰写学术论文（目标期刊：《中国教育信息化》）；
  • 申请软件著作权（系统名称：高考志愿智能推荐与可视化平台V1.0）。
• 交付物：论文初稿、软著申请材料。

3.7 任务7：项目答辩与验收（第12月）

• 负责人：[姓名]
• 任务内容：
  • 准备答辩PPT（系统演示、创新点、成果展示）；
  • 组织内部预答辩，收集反馈并修改；
  • 完成项目验收材料（任务书、进度报告、成果证明）。
• 交付物：答辩PPT、验收报告。

四、资源需求

资源类型	具体需求
硬件资源	服务器（4核8G，100GB存储）×2
软件资源	Python 3.9、Django 4.0、Vue 3.0
数据资源	阳光高考网API、各省市考试院公开数据
人员培训	Vue.js高级组件开发、Django性能优化

五、风险管理

风险类型	应对措施
数据采集失败	备用数据源（如第三方教育数据平台），提前存储历史数据副本
推荐算法偏差	引入人工审核机制，对极端推荐结果（如低分推荐清华）进行二次校验
前端兼容性问题	使用PostCSS自动适配不同浏览器，定期测试主流移动设备（iOS/Android）
进度延迟	设立里程碑检查点，每周召开进度会议，动态调整任务优先级

六、审批意见

• 指导教师意见：
  （待填写）
• 项目负责人签字：

  ---

• 日期：
  [XXXX年XX月XX日]

---

本任务书明确了项目目标、任务分工与进度计划，确保团队成员协同工作，最终交付一个高效、稳定、用户友好的高考推荐与可视化平台。

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

2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！

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