基于django+vue和协同过滤算法的考研志愿系统【开题报告+程序+论文】-计算机毕设

本系统（程序+源码+数据库+调试部署+开发环境）带论文文档1万字以上，文末可获取，系统界面在最后面。

系统程序文件列表

开题报告内容

研究背景

随着高等教育的普及与考研热的持续升温，每年数以百万计的学生面临着考研志愿选择的重大决策。传统的志愿选择往往依赖于学生的个人兴趣、分数预估及有限的信息渠道，缺乏科学性和个性化指导。协同过滤算法，作为推荐系统领域的核心技术之一，以其强大的用户行为分析能力，在电商、音乐、视频等多个领域展现了卓越的推荐效果。将协同过滤算法应用于考研志愿系统中，旨在通过挖掘历史数据中的用户偏好与行为模式，为学生提供更加精准、个性化的志愿推荐，从而减轻选择压力，提高志愿匹配度。

研究意义

本研究的意义在于，一方面，通过引入协同过滤算法，构建一个智能化的考研志愿推荐系统，能够有效缓解信息不对称问题，帮助考生基于自身条件与兴趣，快速筛选出最适合的报考学校与专业，提高考研成功率与满意度。另一方面，该系统还促进了教育资源的优化配置，使高校能够更精准地吸引到符合其培养目标的优秀生源，实现教育与个人发展的双赢。此外，本研究还丰富了协同过滤算法在教育领域的应用案例，为类似系统的开发提供了有价值的参考。

研究目的

本研究的主要目的在于开发一个基于协同过滤算法的考研志愿系统，该系统旨在通过深入分析用户的考研需求、历史选择行为以及学校、专业的多维度信息，构建用户偏好模型，进而实现个性化志愿推荐。具体而言，系统将集成用户管理、学校分类与信息展示、资料分类与信息管理等功能模块，确保数据的全面性与准确性，为算法的运行提供坚实基础。同时，通过不断优化算法模型与推荐策略，提升推荐结果的精准度与实用性，最终为考生提供一套科学、高效的志愿选择方案。

研究内容

本研究内容围绕考研志愿系统的核心功