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基于SpringBoot的高校推荐系统

news 2026/2/9 20:52:52

项目介绍

当前，随着高等教育的不断普及，越来越多的学生选择考研究生来提高自身的学术水平和竞争力。然而，考研生在选择报考院校和专业时面临着众多的选择和信息不对称的问题。为了解决这些问题，一些网站和APP已经推出了相关的院校推荐和信息查询功能。但是，这些系统大多信息单一，推荐结果缺乏个性化，用户体验不佳。因此，本文设计和开发了一个基于Web的考研信息服务系统。该系统提供了搜索、推荐、新闻公告和个人中心等模块，为考生提供全面、便捷的信息查询和管理服务。通过抓取和收集院校和专业相关数据，并结合用户的行为和偏好，实现了基于用户收藏、喜好的推荐功能，同时管理员可以进行院校和专业数据的增删改查等管理操作。该系统旨在提供一种高效、便捷的考研信息服务方式，以满足考生对考研信息查询、管理的需求，并为考生提供更好的考研决策支持。

项目结构与部署环境

爬虫脚本

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所需组件：MySQL8，Python3.8，BeautifulSoup

web服务

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部署环境所需组件：MySQL8，Java11，Maven3.5.4

论文结构

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项目截图

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新闻管理
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反馈管理
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用户管理
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总结

高校推荐系统是一款基于数据挖掘和机器学习算法的智能推荐系统，其目的是为用户提供个性化的高校推荐服务，帮助用户更好地选择自己心仪的高校。在研究和开发过程中，我们取得了以下成果：
设计并实现了高校推荐系统的整体架构，包括前端界面、后端服务、数据库存储以及推荐算法模块等，系统功能完善，运行稳定。
基于用户历史数据和高校属性特征，采用协同过滤算法和基于内容的推荐算法实现了高校推荐功能，推荐准确率达到了较高的水平，用户反馈良好。
在系统性能方面，对爬虫模块、数据库存储、推荐算法等关键模块进行了优化，提高了系统的性能和稳定性，同时降低了资源消耗。
在用户测试和反馈方面，通过对用户数据进行分析和挖掘，得出了用户的偏好和需求，并不断优化推荐算法和界面设计，提高了用户满意度。
总之，高校推荐系统在实现个性化高校推荐方面取得了显著成果，为用户提供了更好的选择服务。未来我们将继续优化系统性能和推荐算法，提高用户体验和系统稳定性。

结尾

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