目 录
[2.3 协同过滤算法](#2.3 协同过滤算法)
[3.1 需求可行性分析](#3.1 需求可行性分析)
[3.2 功能性需求分析](#3.2 功能性需求分析)
[第4章 系统设计](#第4章 系统设计)
[4.1 系统功能设计](#4.1 系统功能设计)
[4.2 系统设计概述](#4.2 系统设计概述)
[4.2.1 用户推荐系统设计](#4.2.1 用户推荐系统设计)
[4.2.2 管理员管理系统设计](#4.2.2 管理员管理系统设计)
[4.2.3 数据模型的建立和算法设计](#4.2.3 数据模型的建立和算法设计)
[5.1 前端系统实现](#5.1 前端系统实现)
[5.1.1 可视化页面实现](#5.1.1 可视化页面实现)
[5.2 数据库实现](#5.2 数据库实现)
[5.3 后端系统实现](#5.3 后端系统实现)
[致 谢](#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]。
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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。
