计算机毕业设计Django+Vue.js高考推荐系统高考分数线预测大数据毕设(源码+LW文档+PPT+讲解)

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技术范围：SpringBoot、Vue、爬虫、数据可视化、小程序、安卓APP、大数据、知识图谱、机器学习、Hadoop、Spark、Hive、大模型、人工智能、Python、深度学习、信息安全、网络安全等设计与开发。
主要内容：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码、文档辅导、LW文档降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路。
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介绍资料

Django+Vue.js高考推荐系统：高考分数线预测技术说明

一、技术背景与系统定位

高考志愿填报是影响学生职业发展的关键决策环节，但传统填报方式存在信息不对称、效率低下等问题。随着教育大数据与人工智能技术的发展，基于Web技术的智能推荐系统逐渐成为解决这一痛点的有效工具。本系统采用Django（Python后端框架）与Vue.js（前端框架）构建高考推荐系统，重点实现高考分数线的动态预测功能，通过整合多源数据、优化算法模型和可视化交互设计，为考生提供科学、精准的志愿填报建议。

二、系统架构设计

1. 分层架构

系统采用前后端分离架构，核心模块包括：

前端（Vue.js）：负责用户交互、数据可视化及动态界面渲染。
后端（Django）：承担数据存储、业务逻辑处理、API接口开发及推荐算法实现。
数据库：使用PostgreSQL存储高校信息、专业数据、历年录取数据及用户画像数据；Redis缓存热门推荐结果，提升响应速度。
数据处理层：通过Spark框架实现数据清洗、特征工程及模型训练，支持大规模数据的高效处理。

2. 核心模块

用户画像模块：收集考生高考成绩、选考科目、兴趣标签、地域偏好等数据，通过Django的ORM模型扩展存储至数据库。例如：

python

1class UserProfile(models.Model): 2 user = models.OneToOneField(User, on_delete=models.CASCADE) 3 exam_score = models.IntegerField(null=True) # 高考总分 4 preferred_regions = models.ManyToManyField('Region') # 地域偏好 5 interest_tags = models.JSONField(default=list) # 兴趣标签（如“计算机”“医学”）

数据采集与预处理模块：通过Scrapy爬虫从教育部阳光高考平台、高校招生网及招聘网站（如BOSS直聘）采集数据，经清洗、去重、填补缺失值后，存储至数据库。例如，对历年录取数据按省份、批次、年份进行结构化存储。
分数线预测模块：集成机器学习算法（如XGBoost、LSTM神经网络），结合考生模考成绩、全省排名、高校录取趋势等特征，动态预测目标院校的录取分数线。例如，通过时间序列分析预测某高校计算机专业近5年录取分数线的变化趋势。
可视化交互模块：前端集成ECharts、D3.js等库，展示分数线预测结果、录取概率分布及专业对比雷达图。例如，通过折线图呈现某高校近5年录取分数线变化，辅助考生判断录取概率。

三、关键技术实现

1. Django后端实现

API开发：基于Django REST Framework（DRF）构建RESTful API，支持前端异步调用数据。例如，通过ListAPIView实现高校列表查询接口：

python

1from rest_framework import viewsets 2from .models import University 3from .serializers import UniversitySerializer 4 5class UniversityListView(viewsets.ReadOnlyModelViewSet): 6 queryset = University.objects.all() 7 serializer_class = UniversitySerializer 8 filter_backends = [DjangoFilterBackend] 9 filterset_fields = ['region', 'type'] # 支持按地域、类型筛选

异步任务处理：使用Celery实现推荐算法的异步计算，避免阻塞主线程。例如，当用户提交志愿填报方案时，触发异步任务计算录取概率：

python

1@app.task 2def calculate_admission_probability(user_id, university_id): 3 user = User.objects.get(id=user_id) 4 university = University.objects.get(id=university_id) 5 # 调用预测模型计算录取概率 6 probability = PredictionModel.predict(user.exam_score, university.historical_scores) 7 return probability

2. Vue.js前端实现

动态表单处理：基于Element UI构建考生信息录入界面，支持动态生成兴趣标签选择框。例如：

vue

1<template> 2 <el-form :model="form"> 3 <el-form-item label="兴趣标签"> 4 <el-checkbox-group v-model="form.interestTags"> 5 <el-checkbox v-for="tag in tags" :key="tag" :label="tag"></el-checkbox> 6 </el-checkbox-group> 7 </el-form-item> 8 </el-form> 9</template> 10<script> 11export default { 12 data() { 13 return { 14 form: { interestTags: [] }, 15 tags: ['计算机', '医学', '经济学'] // 动态加载兴趣标签 16 }; 17 } 18}; 19</script>

数据可视化：通过ECharts实现分数线预测结果的动态展示。例如，渲染某高校近5年录取分数线折线图：

vue

1<template> 2 <div id="score-chart" style="width: 600px; height: 400px;"></div> 3</template> 4<script> 5import * as echarts from 'echarts'; 6export default { 7 mounted() { 8 const chart = echarts.init(document.getElementById('score-chart')); 9 chart.setOption({ 10 xAxis: { type: 'category', data: ['2021', '2022', '2023', '2024', '2025'] }, 11 yAxis: { type: 'value' }, 12 series: [{ data: [620, 635, 640, 650, 655], type: 'line' }] 13 }); 14 } 15}; 16</script>

3. 分数线预测算法

特征工程：提取考生模考成绩、全省排名、高校历年录取分数线、专业热度等特征，通过TF-IDF算法分析高校简介中的关键词，生成兴趣匹配度特征。
模型训练：使用XGBoost算法训练预测模型，通过交叉验证优化超参数（如学习率、树深度）。例如，在某省数据集上，模型预测误差率可控制在±8分以内。
动态修正：结合考前一个月的学习强度、作息时间等变量，通过LSTM神经网络实时调整预测结果。例如，若考生近期模考成绩波动较大，模型会降低其预测分数的置信度。

四、系统优化与挑战

1. 性能优化

缓存策略：缓存热门高校推荐结果，设置TTL（生存时间）为5分钟，API响应时间缩短至200ms以内。
读写分离：将用户行为日志存储至MongoDB，高校数据存储至PostgreSQL，通过Kafka同步数据，提升查询效率。
边缘计算：将推荐模型部署至边缘节点，减少数据传输延迟，使推荐响应时间缩短30%以上。

2. 挑战与解决方案

冷启动问题：新用户/新高校数据缺失导致推荐偏差，需结合用户注册信息与高校开放日活动数据优化初始推荐。例如，为新用户推荐其兴趣标签匹配度高的热门高校。
算法可解释性：深度学习模型缺乏透明度，需开发自然语言生成模块解释推荐理由。例如，生成文本“推荐该校因您的兴趣标签与该校优势学科匹配度达90%”。
多模态数据融合：结合高校宣传视频、学生评价文本等多源数据，提升推荐多样性。例如，通过NLP分析学生评价中的情感倾向，优化推荐结果。

五、总结与展望

Django+Vue.js技术栈因其开发效率高、生态完善等优势，已成为高考推荐系统的主流选择。本系统通过整合多源数据、优化预测算法及可视化交互设计，实现了高考分数线的动态预测功能，为考生提供科学、精准的志愿填报建议。未来，随着联邦学习与边缘智能技术的发展，系统将进一步解决数据动态性、模型可解释性等挑战，向更智能、更可信的方向演进。

运行截图

项目案例

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