高考志愿智能推荐系统
源代码
https://www.gitpp.com/lifeline/project20250625gpp0901
本项目适合作为计算机专业学生或对编程有兴趣的初学者的实践项目，具有以下特点：
技术适配性强：项目面向具备一定 Java 与 Vue 基础的开发者，能够帮助其巩固并提升全栈开发能力。
实践性突出：通过本项目，开发者可深入了解前后端分离架构的开发流程、技术选型与系统设计方法。
算法应用基础：项目引入了基础推荐算法的实战应用，帮助开发者理解算法在实际业务场景中的落地方式。
🔍 项目简介
基于 SpringBoot + Vue 的高考志愿智能推荐系统，结合高校录取线、985/211 分布、院校排名和专业前景等多维数据，帮助用户做出更明智的选择！
🚀 技术架构
- 前端
：Vue 2 + ECharts + Element UI - 后端
：Spring Boot + MyBatis + MySQL + Redis - 可视化
：中国地图热力图，展示高校资源分布 - 推荐算法
：基于分数线、地区、专业热度进行智能匹配，使用协同过滤和基于内容的推荐算法混合，解决没有行为记录情况下的冷启动问题（持续优化中）
智能推荐
高校列表
高考志愿智能推荐系统详细介绍
一、项目概述
高考志愿智能推荐系统是一个基于SpringBoot和Vue框架构建的全栈项目，旨在通过多维数据（如高校录取线、985/211分布、院校排名和专业前景）为考生提供科学的志愿填报建议。该项目特别适合计算机专业学生或编程初学者作为实践项目，以提升全栈开发能力、掌握前后端分离架构，并了解推荐算法的实际应用。
二、技术架构
- 前端
- Vue 2
：用于构建用户界面的渐进式JavaScript框架。 - ECharts
：提供丰富的数据可视化图表，用于展示高校资源分布等数据。 - Element UI
：基于Vue的组件库，提供美观易用的UI组件。 - 后端
- Spring Boot
：简化Spring应用的初始搭建以及开发过程，提供快速开发、配置和部署的解决方案。 - MyBatis
：持久层框架，支持定制化SQL、存储过程以及高级映射。 - MySQL
：关系型数据库，用于存储高校信息、用户数据等。 - Redis
：内存数据结构存储，用作数据库、缓存和消息中间件，提高系统性能。 - 可视化
- 中国地图热力图
：通过ECharts实现，直观展示高校资源在不同地区的分布情况。 - 推荐算法
- 协同过滤算法
：基于用户行为数据（如历史填报记录）进行相似用户或相似项目的推荐。 - 基于内容的推荐算法
：根据用户输入的信息（如分数、地区、专业偏好）与高校信息的匹配度进行推荐。 - 混合推荐
：结合协同过滤和基于内容的推荐算法，解决没有行为记录情况下的冷启动问题，并持续优化推荐效果。
三、项目特点
- 技术适配性强
：项目面向具备一定Java与Vue基础的开发者，通过实践提升全栈开发能力。 - 实践性突出
：深入理解前后端分离架构的开发流程、技术选型与系统设计方法。 - 算法应用基础
：引入基础推荐算法的实战应用，理解算法在实际业务场景中的落地方式。 - 数据可视化
：通过ECharts实现中国地图热力图，直观展示高校资源分布，增强用户体验。 - 持续优化
：推荐算法持续优化中，以适应不同用户的需求和偏好。
四、项目适用人群
- 计算机专业学生
：作为课程设计或毕业设计的实践项目。 - 编程初学者
：通过本项目学习全栈开发流程、技术选型和系统设计方法。 - 对高考志愿填报感兴趣的人士
：了解高考志愿填报的智能化辅助工具，为自身或他人提供填报建议。
五、项目源代码与部署
- 源代码
：项目源代码已开源，可通过GitPP获取。 - 部署
：开发者可根据项目文档进行环境搭建和部署，体验系统的完整功能。
六、总结
高考志愿智能推荐系统是一个集技术、实践和算法应用于一体的全栈项目。通过本项目，开发者可以深入理解前后端分离架构的开发流程、技术选型和系统设计方法，并掌握推荐算法在实际业务场景中的落地方式。同时，项目的数据可视化功能也增强了用户体验，为考生提供了科学的志愿填报建议。
高考志愿智能推荐系统
源代码
https://www.gitpp.com/lifeline/project20250625gpp0901
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