计算机毕业设计Python+Spark知识图谱高考分数线预测高考志愿推荐系统高考数据分析高考可视化高考大数据大数据毕业设计

《Python+Spark知识图谱高考分数线预测与志愿推荐系统》开题报告

一、课题背景及意义

1. 背景

随着我国高考制度的不断完善以及大数据技术的快速发展，高考志愿推荐系统的需求日益增长。高考作为中国教育体系中的重要环节，其志愿填报直接关系到考生的未来前途和职业发展。然而，传统的志愿填报方式存在效率低、效果差、填报方案不科学等问题，导致许多考生和家长在填报志愿时感到迷茫和困惑。因此，开发一款基于大数据和人工智能技术的高考志愿推荐系统显得尤为重要。

2. 意义

（1）提高志愿填报的效率和准确性：利用大数据和机器学习技术，对历年高考数据进行分析和挖掘，为考生提供更加准确和全面的志愿推荐，提高志愿填报的效率和准确性。
（2）解决信息不对称问题：通过在线推荐系统，考生和家长可以快速获取全面且准确的高校招生信息，解决信息不对称的问题。
（3）推动教育公平：基于大数据的推荐系统可以综合考虑考生的兴趣、能力、成绩等多种因素，为考生提供更加个性化的志愿推荐，避免单一因素导致的决策偏差，促进教育公平。
（4）推动大数据和人工智能技术在教育领域的应用：高考志愿推荐系统是大数据和人工智能技术在教育领域的一次重要应用，有助于推动教育信息化和个性化教育的发展。

二、研究现状

目前，国内外已有不少专家学者对高考志愿推荐系统进行了深入研究。传统的预测方法主要基于时间序列分析和录取线差法，但这些方法存在预测精度不高、适应性差等问题。近年来，随着大数据和人工智能技术的发展，越来越多的学者开始采用协同过滤、矩阵分解、深度学习等算法进行高考志愿推荐。同时，知识图谱作为一种新兴的数据表示和查询技术，也在高考志愿推荐系统中得到了广泛应用。

三、研究内容

1. 系统架构设计

本系统基于Python和Spark框架进行开发，采用前后端分离的设计思路。前端使用Vue.js进行页面展示与布局，后端使用Spring Boot框架进行业务逻辑处理。数据存储方面，采用MySQL数据库进行关系型数据存储，并通过MyBatis进行数据操作。同时，利用Hadoop和Spark进行大数据处理和分析，使用Echarts进行数据可视化展示。

2. 数据采集与预处理

（1）数据采集：利用Python爬虫技术，爬取历年高考分数线、高校招生信息、专业详情等数据，并实时更新。
（2）数据预处理：对采集到的数据进行清洗、去重、格式化等操作，确保数据的准确性和可用性。

3. 知识图谱构建

基于采集到的高考数据，构建高考知识图谱。知识图谱以实体（如考生、高校、专业等）和关系（如录取、报考等）为节点，通过图数据库（如Neo4j）进行存储和查询。

4. 预测算法与推荐模型

（1）预测算法：采用时间序列分析、机器学习算法（如SVM、随机森林等）对高考分数线进行预测。
（2）推荐模型：结合协同过滤算法（基于用户和基于物品）、矩阵分解、深度学习等技术，构建高考志愿推荐模型。同时，引入知识图谱中的关系信息，提高推荐的准确性和个性化程度。

5. 系统实现与测试

（1）系统实现：完成系统的编码、调试和测试工作，确保系统的稳定性和可用性。
（2）系统测试：通过模拟不同场景下的用户行为，对系统进行功能测试和性能测试，验证系统的推荐效果和用户满意度。

四、预期成果

（1）开发一款高效、准确的高考志愿推荐系统：该系统能够基于大数据和人工智能技术，为考生提供个性化的志愿推荐服务。
（2）提升高考志愿填报的效率和准确性：通过系统的应用，帮助考生和家长快速获取准确的高校招生信息，提高志愿填报的效率和准确性。
（3）推动大数据和人工智能技术在教育领域的应用：为教育领域的大数据和人工智能技术应用提供新的思路和方法。