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作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家 、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作
主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、PHP、ASP.NET、人工智能与大数据、单片机开发、物联网设计与开发设计、简历模板、学习资料、面试题库、技术互助、就业指导等
业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、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等。
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介绍资料
摘 要
本文旨在设计与实现一个基于Spark的高考志愿填报推荐系统，旨在帮助高考生根据自身成绩和兴趣，精准推荐合适的大学和专业。
系统采用大数据处理框架Spark，结合机器学习算法，实现了对高考数据的深度挖掘和分析，为考生提供科学、有效的志愿填报建议。系统捕捉考生个人特征、成绩、兴趣与大学专业之间的复杂关系，通过Spark的数据处理功能，对原始高考数据进行预处理。包括数据的清洗、去重、填补缺失值等操作，确保数据的质量和准确性。同时，通过数据转换，将原始数据转换成适合模型训练的格式，为后续的模型训练提供数据支持。通过特征工程的特征选择和参数调优，将高考数据中的非数值型数据进行转换，优化模型的性能，提高了推荐的准确性，以适应模型训练的需要。训练出的模型能够根据考生信息，预测其适合报考的大学和专业。
最终通过Web界面展示推荐结果。界面设计简洁清晰，易于操作。考生可以通过输入自己的高考成绩、兴趣等信息，系统根据训练好的模型，为其推荐。
关键词：Spark；高考志愿填报；推荐系统
ABSTRACT
The purpose of this paper is to design and implement a Spark-based college entrance examination voluntary application recommendation system, which aims to help college entrance examination candidates accurately recommend suitable universities and majors according to their own grades and interests.
The system uses the big data processing framework Spark, combined with machine learning algorithms, to realize the in-depth mining and analysis of college entrance examination data, and provide candidates with scientific and effective suggestions for voluntary filling. The system captures the complex relationship between candidates' personal characteristics, grades, interests and university majors, and preprocesses the original college entrance examination data through Spark's data processing function. It includes data cleaning, deduplication, filling in missing values and other operations to ensure the quality and accuracy of data. At the same time, through data transformation, the original data is converted into a format suitable for model training, providing data support for subsequent model training. Through feature selection and parameter tuning of feature engineering, the non-numerical data in the college entrance examination data are transformed to optimize the performance of the model and improve the accuracy of recommendations to meet the needs of model training. The trained model can predict the universities and majors that candidates are suitable for applying for based on their information.
Finally, the recommendation results are displayed through the web interface. The interface design is simple and clear, and it is easy to operate. Candidates can input their college entrance examination scores, interests and other information, and the system will recommend them according to the trained model.
Key words：Spark；College Entrance Examination Volume Filling；Referral system
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 主要研究内容
1.4 论文框架结构
第2章 相关开发技术与理论
2.1 前端技术
1．Vue框架技术
2．Element-Plus
2.2 后端技术
1．PySpark
2．Django框架
3．Scrapy技术
2.3 协同过滤算法
1．基于用户的协同过滤算法
2．基于内容的协同过滤算法
第3章 系统需求分析
3.1 需求可行性分析
3.1.1技术可行性
3.1.2用户可行性
3.2 功能性需求分析
3.3 非功能性需求分析
第4章 系统设计
4.1 系统功能设计
4.2 系统设计概述
4.2.1 用户推荐系统设计
4.2.2 管理员管理系统设计
4.2.3 数据模型的建立和算法设计
第5章 数据分析与系统实现
5.1 前端系统实现
5.1.1 可视化页面实现
5.2 数据库实现
5.3 后端系统实现
第6章 系统测试
6.1 系统测试目的与目标
6.2 系统测试方法
6.3 系统测试用例
6.3.1 登录功能测试
6.3.2 旅游景点模块测试
6.3.3 预约模块测试
6.3.4 管理员模块测试
6.4 测试总结
第7章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
致 谢
高考是中国高中毕业生升入大学的主要途径，考试成绩决定了学生的录取排名和学校专业的选择。由于高校众多、专业繁杂，学生和家长在填报志愿时常面临困扰和选择困难。为了给考生和家长提供平台可以让其客观的根据自身情况填报以及当下发展情况，进行推荐填报。而大多数考生都是找志愿填报老师，完全听取其意见，自己没有相关了解以及个人兴趣。针对此问题，设计本系统可以更好的注重于个人兴趣以及院校水平、专业前景客观推荐。本文将推荐系统与大数据处理框架Spark相结合,帮助考生解决高考志愿填报环节的志愿选择问题。
1.2 国内外现状
目前多家互联网公司已经推出了高考志愿填报模拟系统，比如高考网，中国教育在线—高考频道等。考生可以输入自己的高考分数、所在省份，系统会搜索近几年各院校各专业在该省历年录取分数线与本省当年批次分数线差值低于考生这一年与本省批次线差值的学校和专业[3]。
随着高考改革的不断深入，越来越多的学者和研究机构开始关注高考志愿填报推荐系统的研究和开发。基于Spark的高考志愿填报推荐系统作为一种分布式计算框架，能够高效地处理大规模的高考数据，提供更加准确和个性化的推荐建议。高校和科研机构已经开始进行相关研究和实验，取得了一些初步的成果。同时，一些互联网企业也纷纷涉足高考志愿填报领域，推出了一系列基于大数据分析的志愿填报辅助工具和平台[4]。
。
1.3 主要研究内容
将推荐系统与大数据处理框架Spark相结合,帮助考生志愿选择问题。设计高考志愿推荐的Web前端界面。其中包括用户注册界面、用户登录界面、志愿推荐结果展示界面以及相关高考信息(高校信息与专业信息)的浏览界面。并设计高考志愿场景下的志愿推荐引擎。首先,通过阅读大量高考志愿填报文献,选取合适的用户属性,计算相似性,建立相似矩阵,寻找相似用户;其次,分析几种最常见的推荐算法,结合高考志愿填报的真实场景选择协同过滤算法作为本系统的推荐算法;最后通过Spark计算框架的并行化计算方式生成最终的推荐列表[5]。
1.4 论文框架结构
本文将分为七个章节介绍系统的开发设计过程，全面的向读者介绍从建立课题到理论分析再到完成实现所调查的市场现状，使用的开发技术，创建的搭建环境，制作的编程代码等，使读者能够通过本论文对所开发的系统有所了解。
第一章，绪论。在绪论章节中，将介绍研究背景、国内外现状、主要研究内容以及论文的框架结构。
第二章，相关开发技术与理论。在相关开发技术与理论章节中，将介绍项目所涉及到的相关开发技术与理论。
第三章，系统分析。在系统分析章节中，对本次开发的软件系统从不同方面、不同角度进行可行性分析、功能分析、用例图建模。
第四章，系统设计。在系统设计章节中，对系统的功能模块、概念模型、数据库等进行设计。
第五章，系统实现。在系统实现章节中，对系统的核心功能进行截图展示介绍。
2.1 前端技术
Vue是一个渐进式JavaScript框架，Vue具有简洁易学、组件化等特点，使用它可以快速地构建前端界面，且以组件化的方式构建用户界面，将复杂的UI拆分为独立的、可重用的组件，每个组件有自己的数据和逻辑，提高了代码的可维护性和可重用性[6]。它采用MVVM设计模式，通过数据驱动和组件化的方式来构建用户界面。并且采用了类似HTML的模板语法，可以简洁地描述UI的结构和行为。模板语法支持绑定表达式、条件渲染、循环渲染等常见的操作，具有高效的虚拟DOM渲染机制和优化的更新策略，使得应用程序具有出色的性能[7]。
是一个Vue UI库，提供大量的UI组件和开发工具，可以帮助我们快速构建美观、易用的Web应用程序。它提供了丰富的组件和工具，可以帮助开发人员快速构建现代化、高效的Web界面。Element-Plus提供了简单易用的API，可以方便地在Vue应用中集成和使用。同时，也提供了丰富的主题和样式配置选项，支持个性化的主题定制化 [8]。
2.2 后端技术
PySpark是Apache Spark的Python版本，适用于处理大规模数据和进行复杂的数据分析任务。它结合了Python的简洁性和Spark的性能优势，是Apache Spark的Python API。提供了丰富的功能，包括数据处理、机器学习、图计算等。它能够处理各种数据源，PySpark提供了丰富的转换操作和动作操作可以灵活地对数据进行处理和分析 [9]。
Django是一款基于Python的Web应用程序开发框架，具有高度的可重用性、可扩展性和灵活性，被广泛地应用于Web开发领域。Django被用于编写后端API接口和管理界面，在该系统中，Django被用于编写后端API接口和管理界面[8]。提供了强大的对象关系映射（ORM）支持，可以轻松地将数据存储到数据库中，并且可以使用Python类来表示数据库表格。这使得开发人员可以专注于业务逻辑而不是低级别的数据访问代码[9]。
Scrapy是一个Python编写的高效的网络爬虫框架，支持数据抓取和处理、自动化测试等功能。使用XPath或CSS选择器来定义数据提取规则，可以灵活地从HTML或XML文档中提取所需的数据。可以根据不同的网页结构和数据格式来编写提取规则[10]。并且Scrapy自动处理请求的发送和响应的接收，开发人员只需定义爬取规则和数据处理逻辑即可。它还支持请求的优先级、重试机制和动态代理等功能，可实现更加灵活和智能的请求管理。可用于数据挖掘、搜索引擎索引、数据监测还是网站自动化测试 [11]。
2.3 协同过滤算法
协同过滤算法是一种基于用户行为数据的推荐算法，通过分析用户的历史行为数据来计算用户之间的相似度，然后根据相似用户或相似物品的评价来预测用户对未知物品的喜好程度。这种算法能够利用兴趣相投、拥有共同经验的群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息。
通过分析用户的历史行为数据，找到与目标用户行为相似的其他用户，从而推荐目标用户可能感兴趣的物品。可以处理任何类型的物品和用户行为，提供高度个性化的推荐，但也存在数据稀疏性、冷启动问题和可扩展性等方面的挑战。
具体步骤：计算用户之间的相似度，如皮尔逊相关系数、余弦相似度等。找到与目标用户相似度最高的K个用户，然后综合这些用户对某个物品的评分来预测目标用户对该物品的评分或偏好，最后推荐目标用户评分最高的N个物品。
将物品的内容信息和用户行为数据结合起来进行推荐。在电子商务、搜索引擎和广告推送等领域有着广泛的应用，能够优化搜索结果，提高用户搜索体验。
具体步骤：它侧重于物品的内容信息，如商品名称、描述、分类等，同时结合用户行为数据来分析用户的行为模式，发现用户的偏好和兴趣。通过分析这些信息，算法可以自动计算出用户的兴趣模型，并推荐与之匹配的相关物品。
3.1 需求可行性分析
可行性分析是对项目进行全面评估的关键步骤，确保所提方案不仅技术上可实现，而且经济合理，同时在操作层面具有可行性。通过可行性分析判断系统是否可以达到预定的目标。通过对系统需求、技术环境、资源限制等方面的深入研究，我们可以预测系统可能面临的挑战和潜在问题。
可行性分析为系统开发提供可靠的解决方案。通过对技术、经济和社会等方面的综合考量，我们可以确定最佳的实施方案，确保项目能够高效、稳定地运行。这有助于降低开发过程中的风险，提高项目的成功率。有助于提升项目的整体质量。通过全面评估项目的各个方面，我们可以发现潜在的问题并进行优化。
硬件设备和开发工具是可行和可获得的。使用Spark的分布式计算能力，通过并行处理加速数据处理过程，提高系统性能，减少填报时间和工作量。
需要明确目标用户群体的具体需求。了解用户对系统的期望功能、性能要求、使用场景等，以便在设计系统时能够充分满足这些需求。
通过分析用户的行为模式、使用问题，可以优化系统的操作流程、界面设计和交互方式。
3.2 功能性需求分析
功能性需求分析是系统设计的基础和前提，进一步确定系统的功能模块和具体实现方式。它关注系统应具有的特定功能，以确保软件或系统能够按照预定目标正常运行。有助于确保系统能够按照用户需求正常运行，实现预期目标。本系统利用大数据处理和分析技术，结合考生的个人成绩、兴趣偏好、职业规划等因素，以及高校招生信息、专业特点等数据进行综合分析和推荐。
系统主要有两种类型的用户：普通用户和管理员。普通用户可在系统页面进行注册、登录的相关操作，成功完成此操作后，可以进入功能页面，进行专业，院校，个性化智能推荐的浏览与查询，个人信息查看、个人信息修改、用户退出等功能；管理员可进入系统后台，实现高校信息管理以及用户信息管理。
摘 要
本文旨在设计与实现一个基于Spark的高考志愿填报推荐系统，旨在帮助高考生根据自身成绩和兴趣，精准推荐合适的大学和专业。
系统采用大数据处理框架Spark，结合机器学习算法，实现了对高考数据的深度挖掘和分析，为考生提供科学、有效的志愿填报建议。系统捕捉考生个人特征、成绩、兴趣与大学专业之间的复杂关系，通过Spark的数据处理功能，对原始高考数据进行预处理。包括数据的清洗、去重、填补缺失值等操作，确保数据的质量和准确性。同时，通过数据转换，将原始数据转换成适合模型训练的格式，为后续的模型训练提供数据支持。通过特征工程的特征选择和参数调优，将高考数据中的非数值型数据进行转换，优化模型的性能，提高了推荐的准确性，以适应模型训练的需要。训练出的模型能够根据考生信息，预测其适合报考的大学和专业。
最终通过Web界面展示推荐结果。界面设计简洁清晰，易于操作。考生可以通过输入自己的高考成绩、兴趣等信息，系统根据训练好的模型，为其推荐。
关键词：Spark；高考志愿填报；推荐系统
ABSTRACT
The purpose of this paper is to design and implement a Spark-based college entrance examination voluntary application recommendation system, which aims to help college entrance examination candidates accurately recommend suitable universities and majors according to their own grades and interests.
The system uses the big data processing framework Spark, combined with machine learning algorithms, to realize the in-depth mining and analysis of college entrance examination data, and provide candidates with scientific and effective suggestions for voluntary filling. The system captures the complex relationship between candidates' personal characteristics, grades, interests and university majors, and preprocesses the original college entrance examination data through Spark's data processing function. It includes data cleaning, deduplication, filling in missing values and other operations to ensure the quality and accuracy of data. At the same time, through data transformation, the original data is converted into a format suitable for model training, providing data support for subsequent model training. Through feature selection and parameter tuning of feature engineering, the non-numerical data in the college entrance examination data are transformed to optimize the performance of the model and improve the accuracy of recommendations to meet the needs of model training. The trained model can predict the universities and majors that candidates are suitable for applying for based on their information.
Finally, the recommendation results are displayed through the web interface. The interface design is simple and clear, and it is easy to operate. Candidates can input their college entrance examination scores, interests and other information, and the system will recommend them according to the trained model.
Key words：Spark；College Entrance Examination Volume Filling；Referral system
目 录
第1章 绪论
1.1 研究背景
1.2 国内外现状
1.2.1 国外研究现状
1.2.2 国内研究现状
1.3 主要研究内容
1.4 论文框架结构
第2章 相关开发技术与理论
2.1 前端技术
1．Vue框架技术
2．Element-Plus
2.2 后端技术
1．PySpark
2．Django框架
3．Scrapy技术
2.3 协同过滤算法
1．基于用户的协同过滤算法
2．基于内容的协同过滤算法
第3章 系统需求分析
3.1 需求可行性分析
3.1.1技术可行性
3.1.2用户可行性
3.2 功能性需求分析
3.3 非功能性需求分析
第4章 系统设计
4.1 系统功能设计
4.2 系统设计概述
4.2.1 用户推荐系统设计
4.2.2 管理员管理系统设计
4.2.3 数据模型的建立和算法设计
第5章 数据分析与系统实现
5.1 前端系统实现
5.1.1 可视化页面实现
5.2 数据库实现
5.3 后端系统实现
第6章 系统测试
6.1 系统测试目的与目标
6.2 系统测试方法
6.3 系统测试用例
6.3.1 登录功能测试
6.3.2 旅游景点模块测试
6.3.3 预约模块测试
6.3.4 管理员模块测试
6.4 测试总结
第7章 总结与展望
7.1 总结
7.2 展望
参考文献
致 谢
第1章 绪论
1.1 研究背景
高考是中国高中毕业生升入大学的主要途径，考试成绩决定了学生的录取排名和学校专业的选择。由于高校众多、专业繁杂，学生和家长在填报志愿时常面临困扰和选择困难。为了给考生和家长提供平台可以让其客观的根据自身情况填报以及当下发展情况，进行推荐填报。而大多数考生都是找志愿填报老师，完全听取其意见，自己没有相关了解以及个人兴趣。针对此问题，设计本系统可以更好的注重于个人兴趣以及院校水平、专业前景客观推荐。本文将推荐系统与大数据处理框架Spark相结合,帮助考生解决高考志愿填报环节的志愿选择问题。
1.2 国内外现状
1.2.1 国外研究现状
国外的研究主要关注学生个性化需求和多样化的招生制度。一些国际知名企业，如Google、Facebook等，已经开发出了一些先进的大规模推荐系统，涵盖了视频推荐、广告推荐等多个领域。这些推荐系统通常基于分布式计算框架，能够高效地处理大规模数据，提供更加准确和个性化的推荐建议[1]。从大量信息中挖掘出有用信息,为用户进行精准推荐,有效解决了个人用户的“信息过载”问题。同时,推荐系统在消费领域发挥着不可或缺的作用,推动了企业进行数据营销,给企业和社会带来了较高的经济效益[2]。
1.2.2 国内研究现状
目前多家互联网公司已经推出了高考志愿填报模拟系统，比如高考网，中国教育在线—高考频道等。考生可以输入自己的高考分数、所在省份，系统会搜索近几年各院校各专业在该省历年录取分数线与本省当年批次分数线差值低于考生这一年与本省批次线差值的学校和专业[3]。
随着高考改革的不断深入，越来越多的学者和研究机构开始关注高考志愿填报推荐系统的研究和开发。基于Spark的高考志愿填报推荐系统作为一种分布式计算框架，能够高效地处理大规模的高考数据，提供更加准确和个性化的推荐建议。高校和科研机构已经开始进行相关研究和实验，取得了一些初步的成果。同时，一些互联网企业也纷纷涉足高考志愿填报领域，推出了一系列基于大数据分析的志愿填报辅助工具和平台[4]。
。
1.3 主要研究内容
将推荐系统与大数据处理框架Spark相结合,帮助考生志愿选择问题。设计高考志愿推荐的Web前端界面。其中包括用户注册界面、用户登录界面、志愿推荐结果展示界面以及相关高考信息(高校信息与专业信息)的浏览界面。并设计高考志愿场景下的志愿推荐引擎。首先,通过阅读大量高考志愿填报文献,选取合适的用户属性,计算相似性,建立相似矩阵,寻找相似用户;其次,分析几种最常见的推荐算法,结合高考志愿填报的真实场景选择协同过滤算法作为本系统的推荐算法;最后通过Spark计算框架的并行化计算方式生成最终的推荐列表[5]。
1.4 论文框架结构
本文将分为七个章节介绍系统的开发设计过程，全面的向读者介绍从建立课题到理论分析再到完成实现所调查的市场现状，使用的开发技术，创建的搭建环境，制作的编程代码等，使读者能够通过本论文对所开发的系统有所了解。
第一章，绪论。在绪论章节中，将介绍研究背景、国内外现状、主要研究内容以及论文的框架结构。
第二章，相关开发技术与理论。在相关开发技术与理论章节中，将介绍项目所涉及到的相关开发技术与理论。
第三章，系统分析。在系统分析章节中，对本次开发的软件系统从不同方面、不同角度进行可行性分析、功能分析、用例图建模。
第四章，系统设计。在系统设计章节中，对系统的功能模块、概念模型、数据库等进行设计。
第五章，系统实现。在系统实现章节中，对系统的核心功能进行截图展示介绍。
第六章，系统测试。在系统测试章节中，将介绍系统的测试目的、测试方法、测试用例与测试总结。
第七章，总结与展望。在总结与展望章节中，将对系统在开发过程中的感想以及所遇到的问题进行总结。
第2章 相关开发技术与理论
2.1 前端技术
1．Vue框架技术
Vue是一个渐进式JavaScript框架，Vue具有简洁易学、组件化等特点，使用它可以快速地构建前端界面，且以组件化的方式构建用户界面，将复杂的UI拆分为独立的、可重用的组件，每个组件有自己的数据和逻辑，提高了代码的可维护性和可重用性[6]。它采用MVVM设计模式，通过数据驱动和组件化的方式来构建用户界面。并且采用了类似HTML的模板语法，可以简洁地描述UI的结构和行为。模板语法支持绑定表达式、条件渲染、循环渲染等常见的操作，具有高效的虚拟DOM渲染机制和优化的更新策略，使得应用程序具有出色的性能[7]。
2．Element-Plus
是一个Vue UI库，提供大量的UI组件和开发工具，可以帮助我们快速构建美观、易用的Web应用程序。它提供了丰富的组件和工具，可以帮助开发人员快速构建现代化、高效的Web界面。Element-Plus提供了简单易用的API，可以方便地在Vue应用中集成和使用。同时，也提供了丰富的主题和样式配置选项，支持个性化的主题定制化 [8]。
2.2 后端技术
1．PySpark
PySpark是Apache Spark的Python版本，适用于处理大规模数据和进行复杂的数据分析任务。它结合了Python的简洁性和Spark的性能优势，是Apache Spark的Python API。提供了丰富的功能，包括数据处理、机器学习、图计算等。它能够处理各种数据源，PySpark提供了丰富的转换操作和动作操作可以灵活地对数据进行处理和分析 [9]。
2．Django框架
Django是一款基于Python的Web应用程序开发框架，具有高度的可重用性、可扩展性和灵活性，被广泛地应用于Web开发领域。Django被用于编写后端API接口和管理界面，在该系统中，Django被用于编写后端API接口和管理界面[8]。提供了强大的对象关系映射（ORM）支持，可以轻松地将数据存储到数据库中，并且可以使用Python类来表示数据库表格。这使得开发人员可以专注于业务逻辑而不是低级别的数据访问代码[9]。
3．Scrapy技术
Scrapy是一个Python编写的高效的网络爬虫框架，支持数据抓取和处理、自动化测试等功能。使用XPath或CSS选择器来定义数据提取规则，可以灵活地从HTML或XML文档中提取所需的数据。可以根据不同的网页结构和数据格式来编写提取规则[10]。并且Scrapy自动处理请求的发送和响应的接收，开发人员只需定义爬取规则和数据处理逻辑即可。它还支持请求的优先级、重试机制和动态代理等功能，可实现更加灵活和智能的请求管理。可用于数据挖掘、搜索引擎索引、数据监测还是网站自动化测试 [11]。
2.3 协同过滤算法
协同过滤算法是一种基于用户行为数据的推荐算法，通过分析用户的历史行为数据来计算用户之间的相似度，然后根据相似用户或相似物品的评价来预测用户对未知物品的喜好程度。这种算法能够利用兴趣相投、拥有共同经验的群体的喜好来推荐用户感兴趣的信息。
1．基于用户的协同过滤算法
通过分析用户的历史行为数据，找到与目标用户行为相似的其他用户，从而推荐目标用户可能感兴趣的物品。可以处理任何类型的物品和用户行为，提供高度个性化的推荐，但也存在数据稀疏性、冷启动问题和可扩展性等方面的挑战。
具体步骤：计算用户之间的相似度，如皮尔逊相关系数、余弦相似度等。找到与目标用户相似度最高的K个用户，然后综合这些用户对某个物品的评分来预测目标用户对该物品的评分或偏好，最后推荐目标用户评分最高的N个物品。
2．基于内容的协同过滤算法
将物品的内容信息和用户行为数据结合起来进行推荐。在电子商务、搜索引擎和广告推送等领域有着广泛的应用，能够优化搜索结果，提高用户搜索体验。
具体步骤：它侧重于物品的内容信息，如商品名称、描述、分类等，同时结合用户行为数据来分析用户的行为模式，发现用户的偏好和兴趣。通过分析这些信息，算法可以自动计算出用户的兴趣模型，并推荐与之匹配的相关物品。
第3章 系统需求分析
3.1 需求可行性分析
可行性分析是对项目进行全面评估的关键步骤，确保所提方案不仅技术上可实现，而且经济合理，同时在操作层面具有可行性。通过可行性分析判断系统是否可以达到预定的目标。通过对系统需求、技术环境、资源限制等方面的深入研究，我们可以预测系统可能面临的挑战和潜在问题。
可行性分析为系统开发提供可靠的解决方案。通过对技术、经济和社会等方面的综合考量，我们可以确定最佳的实施方案，确保项目能够高效、稳定地运行。这有助于降低开发过程中的风险，提高项目的成功率。有助于提升项目的整体质量。通过全面评估项目的各个方面，我们可以发现潜在的问题并进行优化。
3.1.1技术可行性
硬件设备和开发工具是可行和可获得的。使用Spark的分布式计算能力，通过并行处理加速数据处理过程，提高系统性能，减少填报时间和工作量。
3.1.2用户可行性
需要明确目标用户群体的具体需求。了解用户对系统的期望功能、性能要求、使用场景等，以便在设计系统时能够充分满足这些需求。
通过分析用户的行为模式、使用问题，可以优化系统的操作流程、界面设计和交互方式。
3.2 功能性需求分析
功能性需求分析是系统设计的基础和前提，进一步确定系统的功能模块和具体实现方式。它关注系统应具有的特定功能，以确保软件或系统能够按照预定目标正常运行。有助于确保系统能够按照用户需求正常运行，实现预期目标。本系统利用大数据处理和分析技术，结合考生的个人成绩、兴趣偏好、职业规划等因素，以及高校招生信息、专业特点等数据进行综合分析和推荐。
系统主要有两种类型的用户：普通用户和管理员。普通用户可在系统页面进行注册、登录的相关操作，成功完成此操作后，可以进入功能页面，进行专业，院校，个性化智能推荐的浏览与查询，个人信息查看、个人信息修改、用户退出等功能；管理员可进入系统后台，实现高校信息管理以及用户信息管理。
系统设计概述
4.2.1 用户推荐系统设计
用户可以可以实现对各所高校和专业的查询，浏览，以及相关推荐功能，用户进入系统之后，若已有心仪院校以及专业，可通过相关的推荐进行查询浏览，若不太了解相关高校及专业的信息，可通过智能推荐，填写相应的信息，如报考分数，个人偏好的专业，偏好的地区，偏好的学校类型等等，系统会根据所填写的信息，推荐给用户合适的高校内容，给予用户优质的体验，确保用户可以更加准确的择校与择业。用户推荐概括流程
数据模型的建立和算法设计
采集使用数据库中的用户、高校、专业、评分数据，通过上述数据构建评分矩阵，该算法以用户评分为基础构建数学模型，计算学生用户之间的相似度，将相似度高的学生用户作为邻居用户，最后根据邻居用户的兴趣爱好找到邻居高校，然后根据邻居院校专业对读者进行高校、专业、推荐。
该算法主要有以下三个步骤：
（1）构建学生-院校,学生-专业,分数-院校,分数-专业评分矩阵；
（2）计算出学生评分较高的院校与院校的相似度，根据需要选择合适的相似度计算方法，找到邻居院校；
（3）根据与邻居院校的相似性对院校进行评分预测，然后向目标用户推荐其没有浏览过的院校和专业。
第5章 数据分析与系统实现
5.1 前端系统实现
主要采用Vue + Element-UI的技术栈，设计登录页、信息输入页、推荐结果展示页等页面的布局和样式。并且使用Vue的响应式数据绑定和事件处理机制来实现页面与用户的交互。在Vue组件中使用Axios发起HTTP请求到后端的API接口。然后监听用户输入，如当用户填写完高考成绩和兴趣偏好后，调用后端的推荐结果获取接口。接收后端返回的推荐结果，并将其解析为前端可展示的数据格式。
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推荐项目
上万套Java、Python、大数据、机器学习、深度学习等高级选题(源码+lw+部署文档+讲解等)
项目案例
优势
1-项目均为博主学习开发自研，适合新手入门和学习使用
2-所有源码均一手开发，不是模版！不容易跟班里人重复！
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