随着高考志愿填报需求的日益增长，基于数据挖掘的高考志愿推荐系统应运而生。该系统采用Python语言开发，依托Django框架与MySQL数据库，构建了一个功能完备的平台。系统首页为用户提供了直观的导航与信息概览。学生模块支持学生信息管理，便于个性化服务。高校信息与专业信息模块则整合了丰富的院校与专业数据，为学生提供全面的参考。高考志愿模块结合历年数据与数据挖掘算法，精准推荐志愿方案；分数预测功能利用历史数据预测录取分数，辅助决策。留言板为用户互动交流提供空间，增强用户粘性。系统管理模块保障平台稳定运行，个人中心则为用户打造专属空间，记录操作历史与收藏信息。整体而言，该系统通过技术与数据的深度融合，为高考学生提供了高效、智能的志愿填报辅助工具，助力其迈向理想的大学殿堂。
关键字：高考志愿；Django；MySQL
课题背景与意义
随着高考制度的不断完善和高等教育的普及化，高考志愿填报愈发显得至关重要。在当今的时代背景下，学生面临着众多高校和专业的选择，而传统的志愿填报方式往往依赖于有限的公开信息和主观判断，难以满足学生对于精准、个性化志愿推荐的需求。基于数据挖掘的高考志愿推荐系统应运而生，它能够整合大量高校信息、专业情况以及历年录取数据，通过数据挖掘算法，为学生提供科学、合理的志愿填报建议，帮助学生更好地规划未来发展路径。
该系统的研究与开发具有重要的现实意义。它能够有效减轻志愿填报的压力和迷茫，提高志愿填报的准确性和成功率，使学生能够更有针对性地选择适合自己的高校和专业，为未来的职业发展奠定坚实基础。该系统的广泛应用有助于实现教育资源的优化配置，提高高校的招生质量和效率，促进教育公平。系统的推广也将推动教育信息化的进程，为教育领域的大数据应用提供有益的借鉴和参考，进一步提升教育行业的整体发展水平和服务质量。
国内外研究现状
国外在高考志愿推荐系统方面的研究起步较早，许多发达国家已经建立了较为成熟的高考志愿填报体系。美国的大学申请系统（Common Application）不仅整合了丰富的高校资源，还通过数据挖掘技术为学生提供个性化的申请建议。英国的UCAS系统则通过分析学生的学业成绩、兴趣爱好等多维度信息，为学生推荐适合的专业和院校。国外的研究主要集中在如何利用先进的数据分析技术和人工智能算法，提高志愿推荐的准确性和个性化程度，也关注系统的用户体验和交互界面设计，以确保学生和家长能够方便快捷地获取所需信息。国外的研究还涉及如何保障系统的安全性和隐私性，确保学生和家长的个人信息不被泄露。
国内的高考志愿推荐系统研究近年来也取得了显著进展。随着科技的发展，国内教育机构和科技公司纷纷投入研发，推出了多种基于数据挖掘技术的高考志愿填报平台。这些平台通常整合了全国各高校的招生信息、历年录取分数线以及专业设置等多方面数据，通过建立复杂的算法模型，为学生提供科学合理的志愿填报方案。一些平台利用大数据分析技术可以预测高校的录取分数线走势，帮助学生更精准地选择志愿。国内的研究还注重与实际教育场景的结合，通过与学校、教育部门的合作，不断完善系统的功能和服务。国内的研究也关注如何提高系统的用户友好性，通过简洁直观的界面设计，使学生和家长更容易上手使用，从而更好地辅助高考志愿填报决策。
本课题研究的主要内容
基于数据挖掘的高考志愿推荐系统的研究内容主要集中在系统设计、数据处理和用户交互等方面。研究如何构建高效稳定的平台，选择合适的技术栈，如Python语言、Django框架和MySQL数据库，并设计系统的整体结构，确保各模块协同工作。数据处理方面，重点在于收集、清洗、转换和整合大量的高校信息、专业信息及历年录取数据，为数据挖掘提供准确的基础。应用数据挖掘算法，如聚类分析、关联规则挖掘等，分析学生成绩、兴趣和职业规划等因素，与高校和专业数据匹配，提供个性化志愿推荐。研究设计简洁直观的界面，清晰展示推荐结果，提高用户体验。系统测试与优化贯穿整个研究过程，通过实际测试发现并解决问题，根据用户反馈不断调整完善功能和算法，以提高系统的整体性能和用户满意度。通过这些研究内容的深入实践，该系统能够为学生提供科学合理的志愿填报建议，助力他们在高考志愿填报中做出明智选择。
系统UML用例分析
UML是Unified Modeling Language的缩写,又称统一建模语言。是开发者对客观事物进行建模的标记，同时也是为开发者了解系统需要什么样的功能和整个流程是什么样的做的前期工作。基于数据挖掘的高考志愿推荐系统的UML用例分析详情如下图所示。
系统功能模块设计
基于数据挖掘的高考志愿推荐系统在设计与实现时，采取了模块性的设计理念，把相似的系统的功能整合到一个模组中，以增强内部的功能，减少各组件之间的联系，从而达到减少相互影响的目的。
系统主要包括系统首页，学生，高校信息，专业信息，高考志愿，分数预测，留言板，系统管理，个人中心等功能。系统总体功能结构图如
前台功能实现
基于数据挖掘的高考志愿推荐系统前台功能丰富，界面友好。首页提供系统概况和最新资讯，高校信息模块展示各高校的详细资料和排名情况，专业信息模块涵盖众多专业的介绍、就业前景及选科要求等。高考志愿模块可帮助学生记录和分析志愿填报情况，分数预测功能利用历史数据预测录取分数，辅助决策。公告资讯模块发布重要通知和文章，留言板为用户提供互动交流的空间，个人中心则方便用户管理个人信息和收藏夹。系统首页界面如图
管理员功能实现
管理员登录后台管理系统后，可以对系统首页、学生、高校信息、专业信息、高考志愿、分数预测、留言板、系统管理、个人中心等模块进行操作。在系统首页，管理员可以编辑和更新网站的公告和资讯。在学生管理模块，管理员可以查看和编辑学生的基本信息、成绩信息等。在高校信息管理模块，管理员可以添加、编辑和删除高校的相关信息。在专业信息管理模块，管理员可以管理专业的详细信息。在高考志愿管理模块，管理员可以查看和管理学生的志愿填报情况。在分数预测管理模块，管理员可以分析和预测分数线的变化趋势。在留言板管理模块，管理员可以查看和回复用户的留言。在系统管理模块，管理员可以配置系统的参数和权限。在个人中心管理模块，管理员可以修改自己的账户信息和密码。如图
管理员点击分数预测后，可通过输入学校名称、年份、录取批次和最低分进行搜索，快速定位相关数据。在此界面，管理员有权添加新的分数预测信息，完善数据库。也可以删除不准确或过时的记录，确保数据的时效性。通过预测列表功能，系统会根据历史数据和算法生成可能的分数线预测，为用户提供参考。管理员还能点击查看详细信息，了解各专业组的分数线、招生计划等。如图
《基于数据挖掘的高考志愿推荐系统的设计与实现》该项目采用技术Python的django框架、mysql数据库 ，项目含有源码、文档、PPT、配套开发软件、软件安装教程、项目发布教程、核心代码介绍视频等
软件开发环境及开发工具：
开发语言：python
使用框架：Django
前端技术：JavaScript、VUE.js（2.X）、css3
开发工具：pycharm、Visual Studio Code、HbuildX
数据库：MySQL 5.7.26（版本号）
数据库管理工具：phpstudy/Navicat或者phpstudy/sqlyog
