国外的研究主要关注学生个性化需求和多样化的招生制度。一些国际知名企业，如Google、Facebook等，已经开发出了一些先进的大规模推荐系统，涵盖了视频推荐、广告推荐等多个领域。这些推荐系统通常基于分布式计算框架，能够高效地处理大规模数据，提供更加准确和个性化的推荐建议[1]。从大量信息中挖掘出有用信息,为用户进行精准推荐,有效解决了个人用户的“信息过载”问题。同时,推荐系统在消费领域发挥着不可或缺的作用,推动了企业进行数据营销,给企业和社会带来了较高的经济效益[2]。

随着高考改革的不断深入，越来越多的学者和研究机构开始关注高考志愿填报推荐系统的研究和开发。基于Spark的高考志愿填报推荐系统作为一种分布式计算框架，能够高效地处理大规模的高考数据，提供更加准确和个性化的推荐建议。高校和科研机构已经开始进行相关研究和实验，取得了一些初步的成果。同时，一些互联网企业也纷纷涉足高考志愿填报领域，推出了一系列基于大数据分析的志愿填报辅助工具和平台[4]。

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将推荐系统与大数据处理框架Spark相结合,帮助考生志愿选择问题。设计高考志愿推荐的Web前端界面。其中包括用户注册界面、用户登录界面、志愿推荐结果展示界面以及相关高考信息(高校信息与专业信息)的浏览界面。并设计高考志愿场景下的志愿推荐引擎。首先,通过阅读大量高考志愿填报文献,选取合适的用户属性,计算相似性,建立相似矩阵,寻找相似用户;其次,分析几种最常见的推荐算法,结合高考志愿填报的真实场景选择协同过滤算法作为本系统的推荐算法;最后通过Spark计算框架的并行化计算方式生成最终的推荐列表[5]。