计算机毕设-基于springboot的融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统的设计与实现（附源码+lw+ppt+开题报告）

博主介绍：✌多个项目实战经验、多个大型网购商城开发经验、在某机构指导学员上千名、专注于本行业领域✌
技术范围：Java实战项目、Python实战项目、微信小程序/安卓实战项目、爬虫+大数据实战项目、Nodejs实战项目、PHP实战项目、.NET实战项目、Golang实战项目。

主要内容：系统功能设计、开题报告、任务书、系统功能实现、功能代码讲解、答辩PPT、文档编写、文档修改、文档降重、一对一辅导答辩。

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基于springboot的融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统-选题背景

在当今信息爆炸的时代，高考考生及家长面临着海量的高校信息，包括学校排名、专业设置、就业前景等。然而，这些信息分散在不同平台，缺乏整合与个性化推荐。传统的择校方式往往依赖于有限的经验或片面的排名数据，难以满足考生对精准、个性化择校的需求。因此，开发一个融合多源数据与智能推荐算法的高考择校推荐系统显得尤为必要。
目前，市场上虽有一些高考志愿填报辅助工具，但多数存在数据来源单一、更新不及时等问题。部分系统仅基于简单的规则引擎，无法精准捕捉考生的个性化需求和偏好。此外，缺乏有效的协同过滤机制，导致推荐结果不够精准，无法为考生提供真正有价值的建议。这些问题凸显了现有解决方案的局限性，进一步强调了本课题研究的必要性。本课题旨在通过融合多源高校画像数据与协同过滤算法，构建一个精准、高效且个性化的高考择校推荐系统。
本课题具有重要的理论意义和实际意义。理论意义在于探索多源数据融合与协同过滤算法在教育领域的应用，为个性化推荐系统的研究提供新的思路和方法。实际意义则体现在为高考考生提供精准的择校建议，帮助其更好地规划未来，同时也为高校招生宣传提供数据支持，促进教育资源的合理分配。此外，系统的开发还将推动高校数据的整合与共享，提升教育信息化水平。

基于springboot的融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统-技术选型

开发语言：Java
数据库：MySQL
系统架构：B/S
后端框架：Spring Boot/SSM(Spring+Spring MVC+Mybatis)
前端：Vue+ElementUI
开发工具：IDEA

基于springboot的融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统-图片展示

一：前端页面

• 个人中心页面
  

• 成绩信息页面
  

• 测试信息页面
  

• 院校信息页面
  

二：后端页面

• 成绩查询管理页面
  

• 用户管理页面
  

• 院校信息管理页面
  

• 志愿填报管理页面
  

基于springboot的融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统-视频展示

基于springboot的融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统-视频展示

基于springboot的融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统-代码展示

基于springboot的融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统-代码
package com.example.gkrecommendation.controller;

import com.example.gkrecommendation.entity.Application;
import com.example.gkrecommendation.service.ApplicationService;
import org.springframework.beans.factory.annotation.Autowired;
import org.springframework.http.ResponseEntity;
import org.springframework.web.bind.annotation.*;

import java.util.List;
import java.util.Optional;

@RestController
@RequestMapping("/api/applications")
public class ApplicationController {
    @Autowired
    private ApplicationService applicationService;

    @GetMapping
    public List<Application> getAllApplications() {
        return applicationService.getAllApplications();
    }

    @GetMapping("/{id}")
    public ResponseEntity<Application> getApplicationById(@PathVariable Long id) {
        Optional<Application> application = applicationService.getApplicationById(id);
        return application.map(ResponseEntity::ok).orElseGet(() -> ResponseEntity.notFound().build());
    }

    @PostMapping
    public Application createApplication(@RequestBody Application application) {
        return applicationService.saveApplication(application);
    }

    @PutMapping("/{id}")
    public ResponseEntity<Application> updateApplication(@PathVariable Long id, @RequestBody Application applicationDetails) {
        Optional<Application> application = applicationService.getApplicationById(id);
        if (application.isPresent()) {
            Application updatedApplication = application.get();
            updatedApplication.setStudentName(applicationDetails.getStudentName());
            updatedApplication.setUniversityName(applicationDetails.getUniversityName());
            updatedApplication.setMajor(applicationDetails.getMajor());
            updatedApplication.setScore(applicationDetails.getScore());
            updatedApplication.setApplicationDate(applicationDetails.getApplicationDate());
            return ResponseEntity.ok(applicationService.saveApplication(updatedApplication));
        } else {
            return ResponseEntity.notFound().build();
        }
    }

    @DeleteMapping("/{id}")
    public ResponseEntity<Void> deleteApplication(@PathVariable Long id) {
        Optional<Application> application = applicationService.getApplicationById(id);
        if (application.isPresent()) {
            applicationService.deleteApplication(id);
            return ResponseEntity.noContent().build();
        } else {
            return ResponseEntity.notFound().build();
        }
    }
}

基于springboot的融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统-文档展示

基于springboot的融合多源高校画像数据与协同过滤算法的高考择校推荐系统-项目总结

通过对高考择校推荐系统的深入研究，我们从选题背景出发，结合Spring Boot技术选型，展示了系统的架构设计、功能实现以及数据处理流程。通过图片、视频、代码和文档的展示，全面呈现了系统的开发过程与成果。本系统不仅解决了考生择校难题，也为教育信息化发展提供了新的思路。感谢您的阅读！如果您觉得本项目有帮助，请为文章一键三连，并在评论区留言交流，我们将持续改进，为您提供更多优质内容！

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