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作者简介：Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、多年校企合作经验，被多个学校常年聘为校外企业导师，指导学生毕业设计并参与学生毕业答辩指导，有较为丰富的相关经验。期待与各位高校教师、企业讲师以及同行交流合作

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业务范围：免费功能设计、开题报告、任务书、中期检查PPT、系统功能实现、代码编写、论文编写和辅导、论文降重、长期答辩答疑辅导、腾讯会议一对一专业讲解辅导答辩、模拟答辩演练、和理解代码逻辑思路等。

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介绍资料

《Python+Spark知识图谱高考志愿推荐系统》论文

摘要

随着我国高考制度的不断完善以及大数据技术的快速发展，高考志愿推荐系统的需求日益增长。传统的志愿填报方式存在效率低、效果差、填报方案不科学等问题，导致许多考生和家长在填报志愿时感到迷茫和困惑。因此，本文开发了一款基于Python+Spark知识图谱的高考志愿推荐系统，旨在提高志愿填报的效率和准确性，为考生提供更加个性化的志愿推荐服务。

一、引言

高考是中国教育体系中的重要环节，其志愿填报直接关系到考生的未来前途和职业发展。然而，由于信息不对称和缺乏有效的决策支持工具，很多考生和家长在填报志愿时感到迷茫和困惑。传统的志愿填报方式需要考生和家长手动查找和对比各种信息和数据，效率低下且容易出错。因此，开发一款基于大数据和人工智能技术的高考志愿推荐系统显得尤为重要。

二、系统架构与技术选型

本系统基于Python和Spark框架进行开发，采用前后端分离的设计思路。前端使用Vue.js进行页面展示与布局，后端使用Spring Boot框架进行业务逻辑处理。数据存储方面，采用MySQL数据库进行关系型数据存储，并通过MyBatis进行数据操作。同时，利用Hadoop和Spark进行大数据处理和分析，使用Echarts进行数据可视化展示。

三、系统设计与实现

1. 数据采集与预处理

利用Python爬虫技术，爬取历年高考分数线、高校招生信息、专业详情等数据，并实时更新。对采集到的数据进行清洗、去重、格式化等操作，确保数据的准确性和可用性。

2. 知识图谱构建

基于采集到的高考数据，构建高考知识图谱。知识图谱以实体（如考生、高校、专业等）和关系（如录取、报考等）为节点，通过图数据库（如Neo4j）进行存储和查询。

3. 推荐算法设计

结合协同过滤算法（基于用户和基于物品）、矩阵分解、深度学习等技术，构建高考志愿推荐模型。同时，引入知识图谱中的关系信息，提高推荐的准确性和个性化程度。

4. 系统实现与测试

完成系统的编码、调试和测试工作，确保系统的稳定性和可用性。通过模拟不同场景下的用户行为，对系统进行功能测试和性能测试，验证系统的推荐效果和用户满意度。

四、系统功能与应用

本系统具备以下主要功能：

个性化推荐：根据考生的兴趣、能力、成绩等因素，为其提供个性化的志愿推荐。
数据可视化：利用Echarts进行数据可视化展示，包括历年高考分数线、高校录取情况等。
智能搜索：支持考生和家长通过关键词、录取批次、文理类别、院校地区等途径进行快速且精准的检索。
数据分析：对历年高考数据进行分析和挖掘，为考生提供高校招生信息的全面分析。

本系统已在实际应用中取得了显著成效，帮助大量考生和家长快速获取准确的高校招生信息，提高了志愿填报的效率和准确性。

五、结论与展望

本文开发了一款基于Python+Spark知识图谱的高考志愿推荐系统，该系统能够基于大数据和人工智能技术，为考生提供个性化的志愿推荐服务。通过系统的应用，提高了志愿填报的效率和准确性，推动了大数据和人工智能技术在教育领域的应用和发展。未来，我们将继续优化推荐算法，引入更多数据源，提高系统的推荐精度和用户体验。