基于SpringBoot的高考志愿智能推荐系统的设计与实现


摘要

高考志愿智能推荐系统是一个基于Spring Boot框架的Web应用程序,旨在通过大数据分析和智能算法,帮助考生在填报志愿时作出更科学的决策。系统利用学生的考试成绩、个人兴趣、未来职业规划等信息,结合历史录取数据和大学专业特点,为考生提供符合其情况的志愿推荐,解决了考生在选择高校和专业时的盲目性问题。

研究意义

高考志愿填报是考生升学的关键环节之一,志愿选择直接关系到考生的未来发展。然而,受限于信息获取渠道和个体的分析能力,许多考生和家长对志愿填报缺乏科学的决策依据,导致填报的志愿与实际录取情况不匹配。高考志愿智能推荐系统可以有效利用数据分析与智能推荐算法,提高志愿选择的合理性,帮助考生更好地实现个人成长和职业发展目标,同时为高校招生提供数据支持,优化人才录取结构。

研究现状

目前,市场上已有一些高考志愿填报辅助系统,大多基于数据分析进行简单推荐。多数系统使用的是大数据筛选方法,通过分析用户成绩与往年录取分数线的匹配度进行推荐。部分智能推荐系统引入了机器学习算法,如KNN、决策树等,使推荐结果更加精确和个性化。然而,现有的志愿推荐系统往往缺少考生兴趣和性格的全面分析,无法从考生的多维度数据来生成更精准的推荐,因此高考志愿推荐的智能化程度有待进一步提升。

功能展示

代码展示

1. 用户管理模块代码示例

java 复制代码
// UserController.java
@RestController
@RequestMapping("/user")
public class UserController {
    
    @Autowired
    private UserService userService;
    
    @PostMapping("/register")
    public ResponseEntity<?> registerUser(@RequestBody User user) {
        userService.register(user);
        return ResponseEntity.ok("User registered successfully");
    }
    
    @PostMapping("/login")
    public ResponseEntity<?> loginUser(@RequestBody UserLoginRequest request) {
        boolean isAuthenticated = userService.authenticate(request.getUsername(), request.getPassword());
        if (isAuthenticated) {
            return ResponseEntity.ok("Login successful");
        }
        return ResponseEntity.status(HttpStatus.UNAUTHORIZED).body("Invalid credentials");
    }
}

2. 志愿推荐模块代码示例

java 复制代码
// RecommendationController.java
@RestController
@RequestMapping("/recommend")
public class RecommendationController {
    
    @Autowired
    private RecommendationService recommendationService;
    
    @PostMapping("/generate")
    public ResponseEntity<List<Recommendation>> generateRecommendations(@RequestBody UserPreference preference) {
        List<Recommendation> recommendations = recommendationService.generate(preference);
        return ResponseEntity.ok(recommendations);
    }
}

3. 数据分析模块代码示例

java 复制代码
// DataAnalysisService.java
@Service
public class DataAnalysisService {
    
    public double calculateAdmissionProbability(int userScore, int historicalScore) {
        double probability = (double) userScore / historicalScore;
        return probability > 1 ? 1 : probability;
    }
}

数据库展示

1. 数据库表设计

  • 用户表 (User)

    • id:用户唯一标识
    • username:用户名
    • password:密码
    • interest:用户兴趣爱好
    • career_goal:职业目标
  • 院校表 (College)

    • id:院校唯一标识
    • name:院校名称
    • location:院校地址
    • ranking:院校排名
    • employment_rate:就业率
  • 专业表 (Major)

    • id:专业唯一标识
    • name:专业名称
    • college_id:所属院校ID
    • category:专业类别
    • average_score:往年录取分数
  • 志愿推荐表 (Recommendation)

    • id:推荐记录唯一标识
    • user_id:推荐用户ID
    • college_id:推荐院校ID
    • major_id:推荐专业ID
    • admission_probability:录取概率

2. 数据库连接配置

yaml 复制代码
# application.yml
spring:
  datasource:
    url: jdbc:mysql://localhost:3306/college_recommendation
    username: root
    password: password
  jpa:
    hibernate:
      ddl-auto: update
    show-sql: true

总结

本高考志愿智能推荐系统基于Spring Boot与MySQL的结合,为考生提供了一个便捷且科学的志愿填报辅助工具,极大地减少了考生和家长在志愿填报时的信息搜集和分析负担。通过整合录取数据、个性化分析和职业规划,本系统帮助考生实现了更高质量的决策。未来可进一步优化推荐算法,并通过用户反馈不断完善推荐模型,以更好地服务考生需求。

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