作者：计算机学姐
开发技术：SpringBoot、SSM、Vue、MySQL、JSP、ElementUI、Python、小程序等，“文末源码”。专栏推荐：前后端分离项目源码、SpringBoot项目源码、SSM项目源码
系统展示
【2025最新】基于Java+SpringBoot+Vue+MySQL的高考志愿智能推荐系统，前后端分离。
- 开发语言：Java
- 数据库：MySQL
- 技术：SpringBoot、Vue、Mybaits Plus、ELementUI
- 工具：IDEA/Ecilpse、Navicat、Maven
前台界面
后台界面
摘要
本文设计并实现了一个基于SpringBoot后端与Vue前端的高考志愿智能推荐系统。该系统通过整合高考数据、学生成绩信息及院校招生政策，运用智能算法分析学生兴趣与能力，为其提供个性化的高考志愿填报建议。SpringBoot框架确保了系统后端的稳定与高效，Vue.js则构建了直观易用的前端界面。本系统旨在帮助考生科学合理地规划高考志愿，提高志愿填报的满意度与成功率，促进教育资源的优化配置。
研究意义
研究基于SpringBoot+Vue的高考志愿智能推荐系统具有深远的意义。首先，它能够有效缓解考生面对众多高校与专业选择时的迷茫与压力，通过智能化推荐提升志愿填报的准确性和个性化程度。其次，该系统利用大数据和智能算法分析，促进了教育资源的公平分配与高效利用，有助于提升教育系统的整体效能。此外，研究此系统还为高考志愿填报的智能化、信息化发展提供了有益的探索与实践，对于推动教育领域的科技创新具有积极的示范作用。
研究目的
研究基于SpringBoot+Vue的高考志愿智能推荐系统的目的，旨在开发一个能够精准匹配考生需求与高校招生政策的智能推荐平台。通过收集并分析大量高考数据、学生成绩信息及院校招生动态，运用先进的智能算法，为考生提供科学合理的志愿填报建议。同时，该系统旨在提升考生志愿填报的效率和满意度，减少因信息不对称或盲目选择而导致的志愿填报失误。此外，研究此系统还期望推动高考志愿填报服务的智能化升级，为教育行业的数字化转型贡献力量。
文档目录
1.绪论
1.1 研究背景
1.2 研究意义
1.3 研究现状
1.4 研究内容
2.相关技术
2.1 Java语言
2.2 B/S架构
2.3 MySQL数据库
2.4 SpringBoot框架
2.5 Vue框架
3.系统分析
3.1 系统可行性分析
3.1.1 技术可行性分析
3.1.2 经济可行性分析
3.1.3 操作可行性分析
3.2 系统性能分析
3.2.1 易用性指标
3.2.2 可扩展性指标
3.2.3 健壮性指标
3.2.4 安全性指标
3.3 系统流程分析
3.3.1 操作流程分析
3.3.2 登录流程分析
3.3.3 信息添加流程分析
3.3.4 信息删除流程分析
3.4 系统功能分析
4.系统设计
4.1 系统概要设计
4.2 系统功能结构设计
4.3 数据库设计
4.3.1 数据库E-R图设计
4.3.2 数据库表结构设计
5.系统实现
5.1 前台功能实现
5.2 后台功能实现
6.系统测试
6.1 测试目的及方法
6.2 系统功能测试
6.2.1 登录功能测试
6.2.2 添加功能测试
6.2.3 删除功能测试
6.3 测试结果分析
代码
<template>
<div>
<h1>高考志愿推荐</h1>
<p>{{ recommendedVolunteers }}</p>
</div>
</template>
<script>
import axios from 'axios';
export default {
data() {
return {
recommendedVolunteers: ''
};
},
created() {
this.fetchRecommendedVolunteers();
},
methods: {
fetchRecommendedVolunteers() {
axios.get('/api/volunteers')
.then(response => {
this.recommendedVolunteers = response.data;
})
.catch(error => {
console.error("There was an error!", error);
});
}
}
}
</script>
总结
本研究旨在构建高考志愿智能推荐系统，利用SpringBoot+Vue技术栈，通过智能算法为考生提供精准志愿建议，提升填报效率与满意度，推动教育服务智能化发展。
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