基于机器学习的高考志愿填报推荐分析系统
【包含内容】
【一】项目提供完整源代码及详细注释
【二】系统设计思路与实现说明
【三】数据分析与可视化功能展示
【技术栈】
①：系统环境：Python 3.8+，支持跨平台（Windows/MacOS/Linux）
②：开发环境：Django 4.2.19, PyCharm/VSCode
③：技术栈：Django + XGBoost + 协同过滤 + Bootstrap 4
【功能模块】
①：用户管理模块：注册、登录、个人信息管理，支持头像上传
②：问卷系统模块：兴趣倾向问卷调查，科目特长分析
③：院校推荐模块：基于分数、地区、批次的多因素推荐算法
④：数据分析模块：历史数据分析，录取概率计算
⑤：结果展示模块：可视化推荐结果，支持多种排序和筛选
【系统特点】
① 双引擎推荐：结合机器学习（XGBoost）和协同过滤两种算法，提高推荐准确性
② 个性化匹配：考虑学生兴趣特长和院校特色，实现精准匹配
③ 数据可视化：直观展示院校信息和录取概率，辅助决策
④ 用户友好界面：美观的Bootstrap界面，简单易用的操作流程
【核心技术】
① XGBoost机器学习算法：分析历年录取数据，预测各院校录取分数线
② 协同过滤推荐算法：基于相似用户的选择模式，提供个性化推荐
③ 数据预处理与特征工程：对院校数据进行清洗和特征提取，提高模型准确度
④ Django Web框架：构建安全、高效的Web应用，支持多用户同时访问
【应用场景】
① 高考学生：提供个性化院校推荐，辅助志愿填报决策
② 高中教师：协助指导学生选择适合的高校和专业
③ 教育咨询机构：提供科学化的院校推荐服务
④ 教育研究人员：利用系统数据分析高考志愿填报趋势
