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

以下是一篇关于《Django+Vue.js高考推荐系统》的任务书模板，包含任务目标、分解内容、技术要求、进度安排及验收标准等核心内容，供参考：

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任务书：基于Django+Vue.js的高考推荐系统开发

一、任务概述

任务名称：高考志愿智能推荐系统设计与实现
任务周期：202X年XX月XX日 - 202X年XX月XX日（共14周）
任务目标：
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：

1. 多源数据采集与清洗（院校库、专业库、历年分数线）；
2. 考生画像建模与混合推荐算法（CB+CF）实现；
3. 风险评估与可视化交互界面开发；
4. 系统测试与部署，确保支持10万级数据实时查询。

二、任务分解与责任分配

2.1 模块划分与负责人

模块名称	负责人	成员分工说明
数据采集与处理	张三	负责爬虫开发、数据清洗、知识图谱构建
推荐引擎开发	李四	实现混合推荐算法、风险评估模型、API接口设计
前端界面开发	王五	完成Vue.js页面开发、ECharts可视化、与后端API联调
系统测试与部署	赵六	编写测试用例、性能优化、Docker容器化部署

2.2 详细任务清单

2.2.1 数据采集与处理模块

• 任务1：爬取阳光高考平台院校库数据（使用Scrapy框架）
  • 输入：院校ID列表
  • 输出：结构化JSON文件（含院校名称、所在地、双一流评级等字段）
• 任务2：解析招生简章PDF（OCR+NLP）
  • 输入：PDF文件路径
  • 输出：提取的“王牌专业”“保研率”等关键信息（存储至MySQL）
• 任务3：构建知识图谱（Neo4j）
  • 输入：院校-专业-职业关系数据
  • 输出：图数据库查询接口（如“查询清华大学计算机专业关联职业”）

2.2.2 推荐引擎模块

• 任务4：基于内容的推荐（CB）
  • 输入：考生兴趣标签（如“编程”“医学”）、专业课程描述文本
  • 输出：专业匹配度评分（余弦相似度）
• 任务5：协同过滤推荐（CF）
  • 输入：历史填报数据（脱敏后的考生-志愿对）
  • 输出：“相似考生”群体及其志愿选择列表
• 任务6：动态权重分配
  • 输入：考生数据完整度（如是否完成兴趣测试）
  • 输出：CB与CF的权重系数（α=0.7, β=0.3）

2.2.3 前端界面模块

• 任务7：考生信息录入页
  • 功能：选科组合选择、成绩输入、霍兰德兴趣测试
  • 技术：Vue.js表单验证、Element UI组件
• 任务8：推荐结果页
  • 功能：院校卡片列表（支持排序/筛选）、录取概率标签（红/黄/绿）
  • 技术：Axios异步请求、ECharts概率分布图

2.2.4 系统测试与部署

• 任务9：压力测试
  • 工具：JMeter
  • 目标：QPS≥100，响应时间≤2s
• 任务10：Docker部署
  • 配置：Nginx反向代理、MySQL+Redis容器化
  • 输出：Docker Compose配置文件

三、技术要求与规范

3.1 技术栈约束

类别	技术要求
后端	Python 3.8+、Django 4.0+、Django REST Framework、Pandas/NumPy
前端	Vue.js 3.0+、Element Plus、ECharts 5.0+、Axios
数据库	MySQL 8.0（主库）、Redis 6.0（缓存）
部署	CentOS 7、Docker 20.10、Nginx 1.20

3.2 代码规范

1. 后端：
   • API接口遵循RESTful设计规范（如GET /api/colleges/）；
   • 数据库操作使用Django ORM，禁止直接写SQL；
   • 关键逻辑添加单元测试（覆盖率≥80%）。
2. 前端：
   • 组件命名采用PascalCase（如CollegeCard.vue）；
   • 状态管理使用Pinia，避免Vuex；
   • 响应式布局兼容Chrome/Firefox/Edge最新版本。

3.3 数据安全要求

1. 考生敏感信息（如成绩、联系方式）需加密存储（AES-256）；
2. 系统通过HTTPS协议传输数据，禁用HTTP明文请求；
3. 定期备份MySQL数据（每日全量备份+每小时增量备份）。

四、进度安排与里程碑

阶段	时间节点	交付物
需求分析	第2周周五	《需求规格说明书》（含用例图、数据流图）
系统设计	第4周周五	《系统设计文档》（含数据库ER图、API接口定义、前后端交互时序图）
开发实现	第10周周五	可运行的系统原型（含单元测试报告）
测试优化	第12周周五	《测试报告》（含性能测试数据、Bug修复记录）
验收交付	第14周周五	系统源代码、部署文档、用户手册、软件著作权申请材料

五、验收标准

5.1 功能验收

1. 数据采集模块：
   • 覆盖90%以上阳光高考平台院校数据；
   • PDF解析准确率≥85%（关键字段无遗漏）。
2. 推荐引擎模块：
   • Top-5推荐命中率≥80%（模拟数据集验证）；
   • 风险评估模型F1值≥0.75（逻辑回归分类任务）。
3. 前端界面模块：
   • 页面加载时间≤1.5s（Chrome DevTools审计）；
   • 兼容1920×1080及以上分辨率显示器。

5.2 文档验收

1. 必须提交的文档：
   • 《需求规格说明书》
   • 《系统设计文档》
   • 《测试报告》
   • 《用户操作手册》
2. 文档格式要求：
   • 统一使用Markdown编写，配图清晰（推荐使用Draw.io绘制流程图）。

六、风险评估与应对措施

风险类型	描述	应对方案
数据采集失败	目标网站反爬机制升级	切换Selenium模拟浏览器访问，或购买商业数据接口
算法效果不佳	推荐结果与考生预期偏差较大	引入A/B测试框架，对比不同算法策略的点击率（CTR）
性能瓶颈	高并发下Redis缓存穿透	增加本地缓存（Caffeine），优化SQL查询（添加复合索引）

任务发布人：XXX（导师/项目经理）
日期：202X年XX月XX日

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备注：

1. 每周五17:00前提交周报（含进度、问题、下周计划）；
2. 重大技术决策需通过组内评审（如切换推荐算法框架）；
3. 代码提交至GitLab私有仓库，分支策略采用Git Flow。

运行截图

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