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)

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 · 1k 阅读

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介绍资料

以下是一篇关于《Django+Vue.js高考推荐系统与高考数据可视化》的任务书模板，包含任务目标、分工、技术细节及进度安排等内容，供参考：

背景
- 高考志愿填报是考生生涯规划的关键环节，但传统方式存在信息分散、决策盲目等问题。
- 本项目旨在通过技术手段整合高考数据，提供智能化推荐与可视化分析服务，辅助考生科学填报志愿。
目标
- 开发一个全栈式Web系统，实现以下功能：
  - 用户功能：考生信息录入、志愿推荐结果查看、历史数据查询。
  - 推荐功能：基于分数、兴趣、地域的个性化志愿排序。
  - 可视化功能：动态展示分数线趋势、院校对比、专业就业率等图表。

角色	人员	职责
项目经理	张三	统筹项目进度，协调资源分配，监督各模块开发质量。
后端开发	李四、王五	使用Django框架开发RESTful API，实现数据库设计与数据交互逻辑。
前端开发	赵六、陈七	使用Vue.js构建用户界面，集成ECharts实现数据可视化，优化交互体验。
算法工程师	刘八	设计推荐算法（如协同过滤、内容推荐），优化匹配精度。
测试工程师	周九	编写测试用例，进行功能测试、性能测试及用户反馈收集。

系统架构
- 前端：Vue.js 3.0 + Element UI + ECharts
- 后端：Django 4.0 + Django REST Framework
- 数据库：MySQL 8.0（存储用户、院校、专业数据） + Redis（缓存推荐结果）
- 部署环境：Nginx + Gunicorn（生产环境部署）
核心模块设计
- 用户管理模块
  - 功能：注册/登录、信息完善（分数、兴趣标签、地域偏好）。
  - 技术：Django内置User模型扩展，JWT身份认证。
- 数据采集模块
  - 数据源：教育部公开数据、爬虫获取院校官网信息（需合规）。
  - 技术：Scrapy框架爬取数据，Pandas清洗后存入MySQL。
- 推荐引擎模块
  - 算法：基于余弦相似度的内容推荐 + 热门志愿加权排序。
  - 技术：Scikit-learn计算相似度，定时任务（Celery）更新推荐结果。
- 可视化模块
  - 图表类型：折线图（分数线趋势）、柱状图（院校对比）、雷达图（专业能力评估）。
  - 技术：ECharts动态渲染，Vue组件封装实现图表联动。

后端开发（第3-5周）
- 搭建Django项目结构，配置MySQL连接。
- 实现用户认证、数据查询、推荐算法API。
- 集成Redis缓存加速响应。
前端开发（第4-6周）
- 搭建Vue项目，设计首页、志愿推荐页、数据看板页面。
- 封装ECharts组件，实现图表动态加载。
联调与测试（第7-8周）
- 前后端接口对接，修复兼容性问题。
- 编写单元测试（Pytest）与UI测试（Selenium）。