springboot/java/php/node/python基于机器学习的高考志愿推荐【计算机毕设】

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系统程序文件列表

系统的选题背景和意义

选题背景：

随着科技的发展，大数据和人工智能技术在各个领域得到了广泛的应用。在教育领域，这些技术也逐渐发挥着重要的作用。高考作为中国学生人生中的重要节点，其志愿填报环节对于学生的未来发展方向具有重大影响。然而，传统的高考志愿填报方式往往依赖于学生和家长的经验，缺乏科学的依据和个性化的推荐。因此，如何利用大数据和人工智能技术为高考学生提供更加科学、个性化的志愿推荐成为了一个亟待解决的问题。

选题意义：

基于机器学习的高考志愿推荐系统旨在通过对学生的兴趣、能力、职业倾向等多方面因素的综合分析，为学生提供更加精准的志愿推荐。这一系统的实现将具有以下几个方面的意义：

提高高考志愿填报的科学性。通过对大量历史数据的分析，机器学习模型可以挖掘出影响学生未来发展的关键因素，从而为学生提供更加合理的志愿建议。

实现高考志愿的个性化推荐。每个学生的兴趣、能力和职业倾向都是独特的，传统的志愿填报方式很难满足所有学生的个性化需求。而基于机器学习的志愿推荐系统可以根据每个学生的具体情况，为其量身定制合适的志愿方案。

减轻学生和家长的填报压力。高考志愿填报过程中，学生和家长往往面临着信息不对称、选择困难等问题。基于机器学习的志愿推荐系统可以为学生和家长提供更加便捷、高效的志愿填报服务，降低填报过程中的压力。

以上选题背景和意义内容是根据本选题撰写，非本作品实际的选题背景、意义或功能。各位童鞋可参考用于写开题选题和意义内容切勿直接引用。本成品的实际功能和技术以下列内容为准。

运行环境

开发工具：idea/eclipse/myeclipse

数据库：mysql5.7或8.0

操作系统：win7以上，最好是win10

数据库管理工具：Navicat10以上版本

环境配置软件： JDK1.8+Maven3.3.9

服务器：Tomcat7.0

技术栈

• 前端技术: 使用Vue.js框架构建用户界面，它是一个灵活且高效的JavaScript框架，适合构建现代化的单页面应用（SPA）。
• 后端技术: 采用Spring Boot框架进行后端开发，Spring Boot是一个Java平台，它提供了快速搭建、开发、运行Spring应用程序的能力，极大地简化了配置和部署流程。
• 数据库: 使用MySQL作为关系型数据库管理系统，存储应用数据，它是一个流行的开源数据库，适用于各种规模的应用程序。
• 数据库可视化工具: Navicat用于数据库的可视化管理和操作，它支持多种数据库系统，提供了一个直观的用户界面来管理MySQL数据库。
• 开发环境: 使用JDK 1.8进行Java应用的开发，这是Java开发的核心环境，包含了运行Java程序所需的库和工具。
• 服务器: 使用Tomcat 7.0作为Web应用服务器，它是一个开源的Servlet容器，用于部署和运行Java Web应用程序。
• 项目管理工具: Maven 3.3.9用于项目的构建和依赖管理，它通过pom.xml文件定义项目结构和依赖关系，简化了项目构建过程和库管理。

后端由Spring Boot提供支持，前端由Vue.js构建，数据存储和管理通过MySQL和Navicat实现，整个开发流程由Maven进行管理，并在Tomcat服务器上运行。

程序界面：

 

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