摘  要

隨着高考志願填報需求的日益增長，基於數據挖掘的高考志願推薦系統應運而生。該系統採用 Python 語言開發，依託 Django 框架與 MySQL 數據庫，構建了一個功能完備的平台。系統首頁為用户提供了直觀的導航與信息概覽。學生模塊支持學生信息管理，便於個性化服務。高校信息與專業信息模塊則整合了豐富的院校與專業數據，為學生提供全面的參考。高考志願模塊結合歷年數據與數據挖掘算法，精準推薦志願方案；分數預測功能利用歷史數據預測錄取分數，輔助決策。留言板為用户互動交流提供空間，增強用户粘性。系統管理模塊保障平台穩定運行，個人中心則為用户打造專屬空間，記錄操作歷史與收藏信息。整體而言，該系統通過技術與數據的深度融合，為高考學生提供了高效、智能的志願填報輔助工具，助力其邁向理想的大學殿堂。

關鍵字：高考志願；Django；MySQL

Abstract

With the increasing demand for college entrance examination (CEE) application advice, a CEE application recommendation system based on data mining has emerged. This system is developed using Python language and relies on the Django framework and MySQL database to build a fully functional platform. The homepage of the system provides users with intuitive navigation and an overview of information. The student module supports student information management, facilitating personalized services. The university and major information modules integrate rich data on colleges and majors, providing comprehensive references for students. The CEE application module combines historical data and data mining algorithms to precisely recommend application plans; the score prediction function uses historical data to predict admission scores, assisting in decision-making. The message board provides a space for user interaction and communication, enhancing user stickiness. The system management module ensures the stable operation of the platform, while the personal center creates a dedicated space for users, recording operation history and collection information. Overall, this system, through the deep integration of technology and data, provides efficient and intelligent CEE application assistance tools for students, helping them enter their ideal universities.  

Key words: College Entrance Examination Voluntary Application; Django MySQL

 

第一章 緒論

1.1 課題背景與意義

隨着高考制度的不斷完善和高等教育的普及化，高考志願填報愈發顯得至關重要。在當今的時代背景下，學生面臨着眾多高校和專業的選擇，而傳統的志願填報方式往往依賴於有限的公開信息和主觀判斷，難以滿足學生對於精準、個性化志願推薦的需求。基於數據挖掘的高考志願推薦系統應運而生，它能夠整合大量高校信息、專業情況以及歷年錄取數據，通過數據挖掘算法，為學生提供科學、合理的志願填報建議，幫助學生更好地規劃未來發展路徑。

該系統的研究與開發具有重要的現實意義。它能夠有效減輕志願填報的壓力和迷茫，提高志願填報的準確性和成功率，使學生能夠更有針對性地選擇適合自己的高校和專業，為未來的職業發展奠定堅實基礎。該系統的廣泛應用有助於實現教育資源的優化配置，提高高校的招生質量和效率，促進教育公平。系統的推廣也將推動教育信息化的進程，為教育領域的大數據應用提供有益的借鑑和參考，進一步提升教育行業的整體發展水平和服務質量。

1.2 國內外研究現狀

國外在高考志願推薦系統方面的研究起步較早，許多發達國家已經建立了較為成熟的高考志願填報體系。美國的大學申請系統（Common Application）不僅整合了豐富的高校資源，還通過數據挖掘技術為學生提供個性化的申請建議。英國的UCAS系統則通過分析學生的學業成績、興趣愛好等多維度信息，為學生推薦適合的專業和院校。國外的研究主要集中在如何利用先進的數據分析技術和人工智能算法，提高志願推薦的準確性和個性化程度，也關注系統的用户體驗和交互界面設計，以確保學生和家長能夠方便快捷地獲取所需信息。國外的研究還涉及如何保障系統的安全性和隱私性，確保學生和家長的個人信息不被泄露。

國內的高考志願推薦系統研究近年來也取得了顯著進展。隨着科技的發展，國內教育機構和科技公司紛紛投入研發，推出了多種基於數據挖掘技術的高考志願填報平台。這些平台通常整合了全國各高校的招生信息、歷年錄取分數線以及專業設置等多方面數據，通過建立複雜的算法模型，為學生提供科學合理的志願填報方案。一些平台利用大數據分析技術可以預測高校的錄取分數線走勢，幫助學生更精準地選擇志願。國內的研究還注重與實際教育場景的結合，通過與學校、教育部門的合作，不斷完善系統的功能和服務。國內的研究也關注如何提高系統的用户友好性，通過簡潔直觀的界面設計，使學生和家長更容易上手使用，從而更好地輔助高考志願填報決策。

1.3 本課題研究的主要內容

基於數據挖掘的高考志願推薦系統的研究內容主要集中在系統設計、數據處理和用户交互等方面。研究如何構建高效穩定的平台，選擇合適的技術棧，如Python語言、Django框架和MySQL數據庫，並設計系統的整體結構，確保各模塊協同工作。數據處理方面，重點在於收集、清洗、轉換和整合大量的高校信息、專業信息及歷年錄取數據，為數據挖掘提供準確的基礎。應用數據挖掘算法，如聚類分析、關聯規則挖掘等，分析學生成績、興趣和職業規劃等因素，與高校和專業數據匹配，提供個性化志願推薦。研究設計簡潔直觀的界面，清晰展示推薦結果，提高用户體驗。系統測試與優化貫穿整個研究過程，通過實際測試發現並解決問題，根據用户反饋不斷調整完善功能和算法，以提高系統的整體性能和用户滿意度。通過這些研究內容的深入實踐，該系統能夠為學生提供科學合理的志願填報建議，助力他們在高考志願填報中做出明智選擇。

基於數據挖掘的高考志願推薦系統在設計與實現時，採取了模塊性的設計理念，把相似的系統的功能整合到一個模組中，以增強內部的功能，減少各組件之間的聯繫，從而達到減少相互影響的目的。

系統主要包括系統首頁，學生，高校信息，專業信息，高考志願，分數預測，留言板，系統管理，個人中心等功能。