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高考志愿智能推荐系统的论文研究与实现.pdf

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简介:
本文探讨并实现了基于大数据和人工智能技术的高考志愿智能推荐系统,旨在为考生提供精准、个性化的大学及专业选择建议。通过分析历年录取数据和个人兴趣偏好,该系统能够有效提升填报志愿的成功率。 高考是人生中的重要阶段,科学地填报志愿至关重要。目前的填报方法通常需要查阅大量资料,耗时且费力。因此,本段落设计了一套高考志愿智能推荐系统来解决这一问题。

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    本文探讨并实现了基于大数据和人工智能技术的高考志愿智能推荐系统,旨在为考生提供精准、个性化的大学及专业选择建议。通过分析历年录取数据和个人兴趣偏好,该系统能够有效提升填报志愿的成功率。 高考是人生中的重要阶段,科学地填报志愿至关重要。目前的填报方法通常需要查阅大量资料,耗时且费力。因此,本段落设计了一套高考志愿智能推荐系统来解决这一问题。
  • 基于Django算法.zip
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    本项目为一款基于Python Django框架开发的高考志愿推荐系统,结合多种智能算法分析考生数据,提供个性化院校和专业建议。 基于Django框架的Python系统适用于计算机专业的课程设计或毕业设计项目。
  • 基于Django算法源码.zip
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    本资源提供了一个基于Python Django框架和先进智能算法构建的高考志愿推荐系统的完整源代码。该系统旨在帮助考生及家长通过数据分析和人工智能技术,科学合理地选择大学和专业,提高录取成功率。 该压缩包文件“基于Django和智能算法的高考志愿填报推荐系统源码.zip”提供了一个综合性的解决方案,旨在帮助高考生及其家长进行科学、合理的志愿填报。系统利用Django框架和智能算法,结合教育大数据,为用户量身定制高考志愿建议。 Django是一个高级的Python Web框架,它遵循模型-视图-控制器(MVC)设计模式,简化了Web应用的开发过程。该框架提供了内置的数据库管理、URL路由、表单处理以及模板引擎等功能,使得开发者能够快速构建功能丰富的网站应用。在这个高考志愿填报推荐系统中,Django主要负责后台逻辑实现,包括数据存储、处理和查询,并与前端进行交互。 系统的前端部分包含两个重要目录:`Templates`和`static`。“Templates”存放HTML文件,定义用户界面结构和布局;通过Django的模板语言结合后端数据动态生成网页内容。而“static”用于存放静态资源,如CSS样式表、JavaScript文件及图片等,在浏览器直接加载使用。 在算法层面,系统可能采用了多种智能方法来分析历年高考录取数据、考生分数和个人兴趣等因素,并为用户提供个性化推荐。具体涉及的算法包括: 1. 数据挖掘技术:通过线性回归和聚类分析等手段发现高校录取规律。 2. 排序策略:根据学生成绩对大学进行排名,例如使用优先队列或快速排序方法。 3. 预测模型:基于决策树、随机森林和支持向量机等机器学习算法预测考生被不同院校录取的可能性。 4. 优化技术:利用遗传算法或模拟退火寻找满足条件的最佳志愿组合方案,综合考虑录取概率和专业满意度等多个因素。 此外,“k12”标签表明该系统专注于从幼儿园到高中的K-12教育阶段。这意味着它可能包含了有关高考政策、专业介绍以及就业前景等多方面信息,以帮助考生做出全面的决策。 总之,此推荐系统结合了先进的技术和丰富的教育资源,在减轻学生及家长压力的同时提高了志愿填报过程的科学性和准确性。开发者利用Django高效的开发能力和智能算法的应用创造了一个实用且有价值的工具。
  • 填报源码-GaoKao
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    高考志愿填报推荐系统源码(GaoKao)是一款专为高考生设计的智能软件工具。它通过分析历年高校录取数据和学生个人情况,提供个性化的专业与院校推荐服务,助力考生科学合理地规划未来学习路径。 高考志愿填报推荐系统采用以下技术栈: 前端:TypeScript + React + Mobx + Antd + gulp 后台:Spring + SpringMVC + SpringJPA + Mysql
  • 录取概率模型.pdf
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    本文构建了基于历史数据和多元统计分析的高考志愿录取概率预测模型,旨在为考生填报志愿提供科学依据,提高录取成功率。 高考是我国教育体系中的关键考试之一,直接影响到众多考生的未来前途。在这一过程中,志愿填报是一个至关重要的步骤。为了更好地理解和预测录取情况,可以采用概率模型进行分析。首先,我们研究了各高校录取分数线的分布规律;其次,在此基础上解决了考生成绩标准化的问题,并对历史数据进行了处理和整理;然后提出使用矩阵的形式存储这些信息,并给出了计算录取概率的具体方法;最后通过湖南省2008年的实际招生数据对该模型的有效性和合理性进行了验证。实验结果显示,该模型具有较高的实用价值。
  • 基于Spring Boot爬虫技术在应用(JAVA 毕业+PPT)
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    本毕业论文及PPT探讨了基于Spring Boot框架的爬虫技术在构建高考志愿智能推荐系统中的应用,通过高效的数据抓取与分析,为考生提供个性化的志愿填报建议。 1. 用户注册与登录 账户管理:用户可以通过邮箱等方式注册和登录,方便保存个人信息及推荐记录。 角色设置:支持学生、家长和老师三种角色,各角色可查看不同的信息和功能。 2. 学生信息录入 基础信息填写:包括姓名、性别、出生日期、联系方式等基本信息。 学科成绩录入:允许用户输入各科目的高考成绩或模拟考试成绩,并提供成绩趋势分析。 兴趣与特长:用户可以填写自己的兴趣爱好、特长和职业规划,以便更好地匹配志愿。 3. 院校与专业数据库 院校信息查询:提供全国各大高校的详细信息,包括排名、录取分数线、专业设置、校园文化等。 专业信息库:包含各专业的介绍、就业前景和发展方向等,帮助用户了解不同专业的特点。 4. 智能推荐算法 数据分析与挖掘:基于用户输入的个人信息、成绩和兴趣,运用机器学习算法进行数据分析,提供个性化的志愿推荐。 多维度评估:综合考虑用户的学科优势、目标院校的近年录取分数及专业热度等因素进行全面评估。 5. 志愿填报模拟 志愿组合模拟:用户可以尝试不同的志愿组合搭配方案,系统会给出各组合的成功概率和风险提示。 动态调整:根据最新的招生政策与分数线变化等信息,实时更新推荐结果。
  • 集:
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    本论文集汇集了关于推荐系统的最新研究成果,涵盖算法优化、个性化推荐、协同过滤等多个方面,旨在推动该领域的发展与应用。 这段文字介绍了多种机器学习模型的相关论文,包括系统过滤、GBDT、xgboost、GBDT+LR、FM、FFM、deepFM、wide&deep以及deep&cross等。
  • 关于Storm
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    本文探讨了基于Apache Storm的大规模数据流处理技术在构建高效、低延迟实时推荐系统中的应用与优化策略。 本段落是一篇关于实时推荐系统的优秀论文。文中介绍了Kafka集群架构、Storm原理以及协同过滤的推荐算法。
  • 基于Python Django和Spark网站.zip
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    本项目为一个基于Python Django框架与Apache Spark技术构建的高考志愿推荐网站。通过大数据分析提供个性化的高校及专业推荐服务,帮助考生科学合理地填报志愿。 一个高考志愿推荐网站使用了Python、Django和Spark技术。.zip文件包含了该项目的相关内容。