计算机类考研院校智能推荐系统构建

计算机类考研院校智能推荐系统构建

系统架构

本系统采用SSM (Spring+SpringMVC+MyBatis) 框架进行开发，并结合MySQL数据库实现数据存储和管理。利用关联规则算法分析历史考研数据，构建智能推荐模型。

功能模块

• 用户管理模块: 实现用户注册、登录、信息修改等功能。
• 院校信息模块: 提供院校详细信息浏览、搜索等功能。
• 推荐模块: 根据用户输入的个人信息和偏好，结合关联规则算法，推荐匹配度较高的院校。
• 信息查询模块: 支持用户查询历年考研分数线、招生计划等信息。

算法设计

采用Apriori算法挖掘历史考研数据中的关联规则，例如“报考A院校的学生也倾向于报考B院校”。根据这些规则，结合用户画像，进行个性化院校推荐。

系统优势

• 个性化推荐: 根据用户需求，精准推荐匹配院校，提高决策效率。
• 数据驱动: 基于真实考研数据，推荐结果更具参考价值。
• 操作便捷: 界面友好，功能清晰，用户体验良好。

未来展望

计划引入机器学习算法，进一步提升推荐准确率和个性化程度。同时，拓展数据维度，例如个人兴趣、职业规划等，构建更加完善的推荐模型。