计算机毕业设计SpringCloud+大模型微服务高考志愿填报推荐系统 高考大数据 SparkML机器学习 深度学习 人工智能 Python爬虫 知识图谱

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《SpringCloud微服务高考志愿填报推荐系统》任务书

一、研究背景与意义

随着高考制度的改革，尤其是山东省等新高考改革地区的实施，高考志愿填报变得更加复杂和多样化。考生和家长需要面对大量的信息和复杂的规则，这使得他们在做出志愿选择时感到困惑和迷茫。传统的志愿填报系统往往无法提供全面、准确和个性化的推荐服务，无法满足新高考形势下的需求。

因此，本研究旨在设计和实现一个基于SpringCloud微服务架构的高考志愿填报推荐系统，以提供智能化、个性化和高效化的志愿填报服务。该系统将利用大数据分析和机器学习技术，结合高考政策、录取数据和考生个人情况，为考生提供精准的志愿推荐和全面的决策支持。

二、研究目标与内容

1. 研究目标

   • 设计并实现一个基于SpringCloud微服务架构的高考志愿填报推荐系统；
   • 利用大数据分析和机器学习技术，提供精准的志愿推荐服务；
   • 实现系统的前后端分离，提高系统的可扩展性和可维护性；
   • 为考生提供全面的志愿填报决策支持，包括院校查询、专业查询、录取概率预测等功能。

2. 研究内容

   • 分析现有志愿填报系统的优缺点，确定系统的功能需求和技术架构；
   • 设计系统的微服务架构，包括服务注册与发现、负载均衡、配置中心等；
   • 实现系统的核心功能，包括用户注册与登录、院校与专业查询、志愿推荐等；
   • 利用大数据分析和机器学习技术，构建志愿推荐模型，并进行模型训练和验证；
   • 实现系统的前后端分离，使用Vue+ElementUI进行前端页面开发，使用Spring Cloud进行后端服务开发；
   • 对系统进行测试和优化，确保系统的稳定性和性能。

三、研究方法与技术路线

1. 研究方法

   • 文献综述法：查阅相关文献和资料，了解高考志愿填报系统的研究现状和发展趋势；
   • 需求分析法：通过调研和访谈，收集用户需求和意见，确定系统的功能需求；
   • 系统设计法：采用微服务架构设计思想，设计系统的整体架构和模块划分；
   • 开发与测试法：使用Spring Cloud、Vue等技术进行系统的开发与测试，确保系统的质量和性能。

2. 技术路线

   • 前端技术：使用Vue+ElementUI进行页面开发，实现动态渲染和交互功能；
   • 后端技术：使用Spring Cloud构建微服务架构，包括Eureka服务注册与发现、Ribbon负载均衡、Hystrix断路器等；
   • 数据库技术：使用MySQL数据库存储系统数据，使用Mybatis Plus进行数据访问；
   • 大数据分析与机器学习技术：使用SparkML等机器学习框架构建志愿推荐模型，进行数据处理和分析；
   • 部署与运维技术：使用Docker等容器化技术进行系统的部署和运维。

四、研究计划与进度安排

1. 第一阶段（1-2个月）：进行文献综述和需求分析，确定系统的功能需求和技术架构。
2. 第二阶段（3-4个月）：进行系统设计和开发，包括微服务架构的设计、前后端分离的实现、核心功能的开发等。
3. 第三阶段（5-6个月）：进行大数据分析和机器学习模型的构建与训练，实现志愿推荐功能。
4. 第四阶段（7-8个月）：对系统进行测试和优化，包括功能测试、性能测试、安全测试等，确保系统的稳定性和性能。
5. 第五阶段（9-10个月）：撰写论文和答辩准备，整理研究成果和撰写毕业论文，准备答辩材料和演示系统。

五、预期成果与创新点

1. 预期成果

   • 完成基于SpringCloud微服务架构的高考志愿填报推荐系统的设计与实现；
   • 提供精准、个性化的志愿推荐服务，提高考生志愿填报的效率和准确性；
   • 发表相关学术论文或技术报告，推广研究成果和技术应用。

2. 创新点

   • 采用微服务架构设计，提高系统的可扩展性和可维护性；
   • 利用大数据分析和机器学习技术构建志愿推荐模型，实现精准的志愿推荐；
   • 实现前后端分离，提高系统的交互性和用户体验。

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以上任务书仅为示例，具体的研究内容、技术路线和进度安排等需要根据实际情况进行调整和完善。希望该研究能够为高考志愿填报提供智能化、个性化和高效化的服务，为考生和家长提供有力的决策支持。

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