基于springboot的“协同过滤算法的高考择校推荐系统”的设计与实现（源码+数据库+文档+PPT)
开发语言：Java
数据库：MySQL
技术：springboot
工具：IDEA/Ecilpse、Navicat、Maven
系统展示
系统功能结构图
局部E-R图
系统首页界面
院校信息详细页面
专业资讯详细页面
后台登录界面
管理员主界面
用户管理界面
地区管理界面
院校信息管理界面
成绩查询管理界面
摘要
本研究旨在设计并实现一个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。该系统通过收集和整合不同来源的高校信息，如学术成就、校园设施、就业率及学生评价等，构建全面的高校画像。采用改进的协同过滤算法，根据学生的成绩、偏好和职业规划，为其提供个性化的高校推荐。系统能够处理冷启动问题，并不断优化推荐结果，帮助学生在众多高校中做出更加明智的选择。
本文首先对课题的背景和现状进行分析，然后根据系统的开发流程对系统的可行性和需求进行分析，通过对系统总体设计来绘制系统功能结构图，并对数据库结构进行设计。最后进行系统测试。测试的结果能够达到预期的效果，运行状况良好。
课题背景
随着信息技术的发展，大数据分析在教育领域的应用逐渐深入，高考择校作为影响学生未来发展的重要决策之一，受到了家长和学生的高度重视。传统的择校方式主要依靠经验判断和口碑了解，缺乏客观数据支持，而且学生和家长通常难以从数百所高校中全面了解每所学校的详细信息。随着互联网信息的爆炸性增长，如何从众多信息中筛选出对学生真正有用的数据成为了一个难题。此外，由于学生个性化需求的日益增长，一种能够提供个性化推荐、协助学生做出更科学决策的高考择校推荐系统显得尤为必要。
开发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具有重大的现实意义和长远价值。该系统可以有效地整合高校多维度的数据资源，通过数据挖掘和分析技术，为学生提供基于数据的、全面的、客观的高校信息。利用协同过滤等智能算法能够发现学生偏好与潜在需求，实现个性化推荐，从而帮助学生在众多高校中快速定位到最适合自己的学校。系统还具有提高高校信息透明度、促进教育资源合理分配的社会效应。此推荐系统可作为高考改革和信息化校园建设的重要参考，为制定科学的教育政策提供依据。系统的反馈机制也有助于学校改进招生宣传策略，优化教育教学资源配置。该推荐系统不仅符合个体化、智能化的教育发展趋势，还能为高考择校这一重要环节提供技术支持，具有广阔的应用前景和社会价值。
国内外研究现状
国内外研究现状 在中国，随着教育信息化的推进和智能算法的发展，高考择校推荐系统得到了学术界和业界的广泛关注。国内研究者在多源高校画像数据的构建方面做了大量工作，通过整合教育部门的统计数据、高校官方网站信息、社交媒体上的校园生活展示等多种渠道，形成了包含教学质量、科研水平、就业情况等多维度信息的高校数据库。同时，协同过滤算法因其在推荐系统中的出色表现而被广泛应用于高考择校领域，国内众多研究机构和企业针对该算法进行了本土化的优化，以适应中国高考制度的特殊情况和学生的个性化需求。尽管如此，国内在这一领域的研究仍面临数据孤岛、算法准确度提升以及实时性改进等问题。
在国外，尤其是美国、欧洲等地，高考择校推荐系统的研究起步较早，相关研究成果也较为丰富。国外研究者不仅注重高校画像数据的全面性和实时性，还在数据的开放共享方面做了大量尝试，例如使用开放APIs促进不同平台间的数据交互。在算法应用方面，除了协同过滤算法，国外研究还积极探索基于内容推荐、混合推荐以及近年来兴起的基于深度学习的推荐算法，以期提高推荐系统的智能化水平和用户体验。然而，国外的推荐系统在面对不同国家教育体系和文化差异时需要进行相应的调整，且对于处理大规模数据时的效率和隐私保护问题亦是研究的热点。
主要研究内容
本系统在开发过程中选用Java作为后端开发语言，并引入了基于用户相似度的协同过滤算法，用于提供个性化的推荐功能。采用了Spring Boot框架。Spring Boot框架为我们带来了开箱即用的便利性，大大加快了开发速度。在数据存储和操作方面，我们选择了MySQL数据库。前端开发部分，我们使用了HTML、CSS、JavaScript以及流行的前端框架Vue.js，这使得界面设计和用户交互变得更加直观和便捷。在开发工具方面，我们选用了Eclipse和Navicat。Eclipse作为一款成熟的开发工具，为我们提供了丰富的功能和强大的支持。而Navicat作为数据库管理工具，拥有友好的用户界面和强大的SQL处理能力，从而大大提高了我们的开发效率。系统主要分为管理员和用户两个角色，主要功能包括系统首页，用户管理，地区管理，院校信息管理，专业资讯管理，院校类型管理，成绩查询管理，志愿类型管理，志愿填报管理，在线交流，系统管理，我的信息等进行解析。
部分源码
/**
* 专业资讯评论表
* 后端接口
* @author
* @email
* @date
*/
@RestController
@RequestMapping("/discusszhuanyezixun")
public class DiscusszhuanyezixunController {
@Autowired
private DiscusszhuanyezixunService discusszhuanyezixunService;
/**
* 后端列表
*/
@RequestMapping("/page")
public R page(@RequestParam Map<String, Object> params,DiscusszhuanyezixunEntity discusszhuanyezixun,
HttpServletRequest request){
EntityWrapper<DiscusszhuanyezixunEntity> ew = new EntityWrapper<DiscusszhuanyezixunEntity>();
PageUtils page = discusszhuanyezixunService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, discusszhuanyezixun), params), params));
return R.ok().put("data", page);
}
/**
* 前端列表
*/
@IgnoreAuth
@RequestMapping("/list")
public R list(@RequestParam Map<String, Object> params,DiscusszhuanyezixunEntity discusszhuanyezixun,
HttpServletRequest request){
EntityWrapper<DiscusszhuanyezixunEntity> ew = new EntityWrapper<DiscusszhuanyezixunEntity>();
PageUtils page = discusszhuanyezixunService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, discusszhuanyezixun), params), params));
return R.ok().put("data", page);
}
/**
* 列表
*/
@RequestMapping("/lists")
public R list( DiscusszhuanyezixunEntity discusszhuanyezixun){
EntityWrapper<DiscusszhuanyezixunEntity> ew = new EntityWrapper<DiscusszhuanyezixunEntity>();
ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( discusszhuanyezixun, "discusszhuanyezixun"));
return R.ok().put("data", discusszhuanyezixunService.selectListView(ew));
}
/**
* 查询
*/
@RequestMapping("/query")
public R query(DiscusszhuanyezixunEntity discusszhuanyezixun){
EntityWrapper< DiscusszhuanyezixunEntity> ew = new EntityWrapper< DiscusszhuanyezixunEntity>();
ew.allEq(MPUtil.allEQMapPre( discusszhuanyezixun, "discusszhuanyezixun"));
DiscusszhuanyezixunView discusszhuanyezixunView = discusszhuanyezixunService.selectView(ew);
return R.ok("查询专业资讯评论表成功").put("data", discusszhuanyezixunView);
}
/**
* 后端详情
*/
@RequestMapping("/info/{id}")
public R info(@PathVariable("id") Long id){
DiscusszhuanyezixunEntity discusszhuanyezixun = discusszhuanyezixunService.selectById(id);
return R.ok().put("data", discusszhuanyezixun);
}
/**
* 前端详情
*/
@IgnoreAuth
@RequestMapping("/detail/{id}")
public R detail(@PathVariable("id") Long id){
DiscusszhuanyezixunEntity discusszhuanyezixun = discusszhuanyezixunService.selectById(id);
return R.ok().put("data", discusszhuanyezixun);
}
/**
* 后端保存
*/
@RequestMapping("/save")
public R save(@RequestBody DiscusszhuanyezixunEntity discusszhuanyezixun, HttpServletRequest request){
//ValidatorUtils.validateEntity(discusszhuanyezixun);
discusszhuanyezixunService.insert(discusszhuanyezixun);
return R.ok();
}
/**
* 前端保存
*/
@RequestMapping("/add")
public R add(@RequestBody DiscusszhuanyezixunEntity discusszhuanyezixun, HttpServletRequest request){
//ValidatorUtils.validateEntity(discusszhuanyezixun);
discusszhuanyezixunService.insert(discusszhuanyezixun);
return R.ok();
}
/**
* 获取用户密保
*/
@RequestMapping("/security")
@IgnoreAuth
public R security(@RequestParam String username){
DiscusszhuanyezixunEntity discusszhuanyezixun = discusszhuanyezixunService.selectOne(new EntityWrapper<DiscusszhuanyezixunEntity>().eq("", username));
return R.ok().put("data", discusszhuanyezixun);
}
/**
* 修改
*/
@RequestMapping("/update")
@Transactional
@IgnoreAuth
public R update(@RequestBody DiscusszhuanyezixunEntity discusszhuanyezixun, HttpServletRequest request){
//ValidatorUtils.validateEntity(discusszhuanyezixun);
discusszhuanyezixunService.updateById(discusszhuanyezixun);//全部更新
return R.ok();
}
/**
* 删除
*/
@RequestMapping("/delete")
public R delete(@RequestBody Long[] ids){
discusszhuanyezixunService.deleteBatchIds(Arrays.asList(ids));
return R.ok();
}
/**
* 前端智能排序
*/
@IgnoreAuth
@RequestMapping("/autoSort")
public R autoSort(@RequestParam Map<String, Object> params,DiscusszhuanyezixunEntity discusszhuanyezixun, HttpServletRequest request,String pre){
EntityWrapper<DiscusszhuanyezixunEntity> ew = new EntityWrapper<DiscusszhuanyezixunEntity>();
Map<String, Object> newMap = new HashMap<String, Object>();
Map<String, Object> param = new HashMap<String, Object>();
Iterator<Map.Entry<String, Object>> it = param.entrySet().iterator();
while (it.hasNext()) {
Map.Entry<String, Object> entry = it.next();
String key = entry.getKey();
String newKey = entry.getKey();
if (pre.endsWith(".")) {
newMap.put(pre + newKey, entry.getValue());
} else if (StringUtils.isEmpty(pre)) {
newMap.put(newKey, entry.getValue());
} else {
newMap.put(pre + "." + newKey, entry.getValue());
}
}
params.put("sort", "clicktime");
params.put("order", "desc");
PageUtils page = discusszhuanyezixunService.queryPage(params, MPUtil.sort(MPUtil.between(MPUtil.likeOrEq(ew, discusszhuanyezixun), params), params));
return R.ok().put("data", page);
}
}
结论
系统的开发通过简单明了的方式实现高考择校推荐系统，主要论述怎样利用JAVA技术来开发出对界面简洁、性能优化、可扩展性强和安全可靠操作简单的高考择校推荐系统运营。系统主要分为管理员和用户两部分，主要包括系统首页，用户管理，地区管理，院校信息管理，专业资讯管理，院校类型管理，成绩查询管理，志愿类型管理，志愿填报管理，在线交流，系统管理，我的信息等功能进行管理。然后根据这些功能对系统进行分析设计，对所用到java、springboot、MySQL和B/S结构等相关技术进行介绍，接着进行需求分析的描述。接着是概要设计和详细设计。描述系统功能实现的方案及过程，以及如何实现系统的测试工作和后期系统的维护。
该设计实现了高考择校推荐系统，根据整体的设计实现了高考择校推荐系统的基本功能。由于时间有限和我学到的东西有限，系统仍需要在很多地方进行改进，而且还有很多我还没有接触过的功能。我将在接下来的时间里逐步却说加强并完善。