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Django+Vue.js高考推荐系统技术揭秘

最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布

原创最新推荐文章于 2025-12-04 18:10:19 发布 · 622 阅读

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#课程设计 #大数据 #人工智能 #知识图谱 #spark #毕业设计 #爬虫

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介绍资料

Django + Vue.js 高考推荐系统与高考可视化技术说明

一、系统概述

本系统基于 Django（后端） + Vue.js（前端） 架构，结合高考招生数据与智能推荐算法，为考生提供个性化志愿填报建议，并通过可视化技术直观展示高校信息、录取趋势等数据。系统涵盖 数据采集、推荐引擎、志愿模拟、可视化分析 四大核心模块，支持PC端与移动端访问，旨在解决传统志愿填报中信息分散、决策效率低的问题。

二、技术架构设计

2.1 前后端分离架构

前端：采用 Vue.js 3 框架，结合 Element-Plus UI组件库与 ECharts 可视化库，实现动态交互界面与数据可视化。
后端：基于 Django 4.x 框架，利用其内置的 ORM（对象关系映射） 管理数据库，通过 DRF（Django REST Framework） 提供RESTful API接口。
通信协议：前后端通过 HTTP/HTTPS 协议通信，数据格式采用 JSON，关键接口使用 JWT（JSON Web Token） 进行身份验证。
数据库：主数据库为 MySQL 8.0，存储高校信息、用户数据等结构化数据；缓存层使用 Redis 6.0，加速热门查询（如高校分数线查询）。

2.2 系统模块划分

模块	功能描述	技术实现
数据采集	从教育部官网、高校招生网爬取数据，清洗后存入数据库	Scrapy爬虫 + Pandas数据清洗 + MySQL批量插入
推荐引擎	基于用户分数、兴趣生成志愿推荐列表	混合推荐算法（协同过滤 + 内容推荐） + 动态权重分配
志愿模拟	支持用户拖拽排序志愿，实时计算录取概率	Vue.js拖拽组件 + Django概率计算模型（蒙特卡洛模拟）
可视化分析	展示分数线趋势、专业热度等数据	ECharts图表库 + Vue.js响应式数据绑定

三、核心功能实现

3.1 数据采集与清洗

数据来源：
- 教育部“阳光高考”平台（高校基本信息、招生计划）
- 高校招生官网（历年录取分数线、专业介绍）
- 第三方教育数据平台（学科评估、就业率）
清洗流程：
1. 缺失值处理：用专业平均分填充缺失的“最低录取分”，用“未知”标记缺失的“食宿条件”。
2. 标准化处理：统一地址格式（如“北京市海淀区”→“北京-海淀”），转换分数单位（如“750分制”→“百分制”）。
3. 去重与校验：通过高校代码唯一标识去重，校验数据合理性（如分数线是否在合理范围内）。

3.2 推荐引擎设计

3.2.1 混合推荐算法

协同过滤部分：
- 基于物品的协同过滤（Item-CF），计算高校相似度矩阵。
- 使用 ALS（交替最小二乘法） 优化计算效率，处理稀疏矩阵。
- 示例：用户浏览过“清华大学计算机专业”，系统推荐相似度≥0.8的“北京大学信息科学技术学院”。
内容推荐部分：
- 提取高校特征向量（地理位置、学科评估、就业率）与用户兴趣标签（如“985高校”“一线城市”）进行余弦相似度匹配。
- 示例：用户偏好“人工智能专业”且选择“长三角地区”，系统推荐“上海交通大学人工智能研究院”。
动态权重分配：
- 根据用户行为数据调整算法权重：
  - 活跃用户（浏览记录≥10条）：协同过滤权重70%，内容推荐30%。
  - 新用户（无历史行为）：内容推荐权重60%，协同过滤40%。

3.2.2 推荐流程

用户输入分数、省份、选科等信息。
系统筛选符合条件的高校（如“分数≥某高校历年录取线”）。
混合算法生成推荐列表，按“冲-稳-保”分层排序。
前端展示推荐结果，支持按“录取概率”“专业热度”排序。

3.3 志愿模拟与概率计算

拖拽排序：
- 前端使用 Vue.Draggable 组件实现志愿顺序调整。
- 示例：用户将“某高校计算机专业”从第三志愿拖至第二志愿，系统实时更新录取概率。
概率计算模型：
- 基于 蒙特卡洛模拟，结合高校历年录取数据、用户分数分布，生成10000次模拟录取结果。
- 计算录取概率：录取概率 = 成功次数 / 总模拟次数。
- 示例：用户分数650分，系统模拟显示“某高校计算机专业”录取概率为78%。

3.4 可视化分析

3.4.1 动态图表展示

高校对比雷达图：
- 展示多所高校在“学科实力”“就业率”“食宿条件”等维度的评分差异。
- 技术实现：ECharts雷达图组件 + Vue.js动态数据绑定。
分数线趋势折线图：
- 展示某高校近5年录取分数线变化，辅助用户判断录取趋势。
- 技术实现：ECharts折线图组件 + 后端API返回时间序列数据。

3.4.2 移动端适配

使用 Vue.js响应式布局，通过媒体查询自动调整页面结构。
示例：手机端隐藏非核心数据表格，以卡片形式展示关键信息（如高校名称、录取概率）。

四、系统优化与测试

4.1 性能优化

数据库优化：
- 为高频查询字段（如高校代码、年份）添加索引，查询耗时降低60%。
- 使用Redis缓存热门查询结果（如“清华大学历年分数线”），响应时间从500ms降至100ms。
算法优化：
- 协同过滤算法通过ALS并行计算，处理10万条用户行为数据的时间从10分钟缩短至2分钟。
- 混合算法权重动态调整策略，使推荐准确率（Precision@10）提升15%。

4.2 安全测试

数据加密：用户密码采用 BCrypt 加密存储，敏感数据（如联系方式）传输时使用 HTTPS 加密。
防SQL注入：Django ORM自动转义SQL参数，避免手动拼接SQL语句。
权限控制：基于JWT的访问控制，确保用户只能操作自己的志愿数据。

4.3 测试结果

功能测试：覆盖12个核心模块，测试用例通过率99.2%。
性能测试：2000并发用户下，平均响应时间520ms，数据库查询耗时占比从45%优化至28%。
用户反馈：A/B测试显示，用户对混合推荐结果的满意度（点击率）较传统规则推荐提高34%。

五、部署与运维

部署环境：
- 服务器：Ubuntu 22.04 + Nginx 1.25 + Gunicorn 21.2。
- 容器化：使用Docker部署前后端服务，支持横向扩展。
监控与日志：
- 通过Prometheus + Grafana监控系统性能（如CPU使用率、API响应时间）。
- 日志收集：ELK（Elasticsearch + Logstash + Kibana）分析用户行为与错误日志。