hadoop 人工智能 爬虫 计算机毕业设计Python+Spark知识图谱高考志愿推荐系统 高考数据分析 高考可视化 高考大数据 大数据毕业设计

毕业设计（论文）任务书

毕业设计（论文）题目：         基于大数据的高考志愿推荐系统                                       

设计（论文）的主要内容与要求： 主要内容： 高考数据推荐与可视化系统主要是基于大数据技术开发，使用Python爬虫、Spark分析、人物画像、短支付宝沙箱支付、身份证自动识别、推荐算法-协同过滤算法(基于用户、基于物品全实现)组合技术完整整个项目的开发，同时使用SpringBoot框架，前端开发主要使用Html与Css的结合来进行页面的展示与布局；使用MySQL来进行数据的存储，通过整合MyBatis来进行对后台系统数据的管理，以及前端与数据库中数据的查取；利用Echarts进行数据的可视化分析。 主要要求： （1）高考数据推荐与可视化系统的开发流程及步骤 （2）高考数据推荐与可视化系统界面的设计 （3）高考数据推荐与可视化系统前后端数据交互的方式 （4） 关系型数据库的设计 （5）高考数据推荐与可视化系统安全性的设计 （6）高考数据推荐与可视化系统的维护 进   度   安   排 序号 设计（论文）工作内容 起止时间 1 完成毕业设计(论文)工作的动员、题目征集、指导教师遴选、题目入库、学生选题及指导教师任务书下达 2021.10.15-2021.11.15 2 毕业设计(论文)的开题 2021.11.15-2021.11.24 3 进行毕业设计任务 撰写论文 2021.11.25-2022.04.10 4 毕业设计(论文)的中期检查 2022.04.11-2022.04.15 5 进行毕业设计任务 撰写论文 2022.04.16-2022.05.20 6 毕业设计(论文)的查重、评阅、交叉评阅、答辩、成绩评定和成绩录入工作 2022.05.21-2022.06.17 7 优秀毕业设计(论文)选拔 2022.06.18-2022.06.24 8 毕业设计(论文)文档材料归档 2022.06.25-2022.07.08 主要参考文献： [1]刘昊,李民.基于SSM框架的客户管理系统设计与实现[J].软件导刊,2017,16(07):87-89 [2]孙乐康.基于SSM框架的智能Web系统研发[J].决策探索(中),2019(05):93 [3]明日科技．Java从入门到精通（第3版）．清华大学出版社．2014 [4]王金龙，张静.基于java+Mysql的高校慕课（MOOC）本系统设计[J].通讯世界，2017,（20）：276-277. [5] 徐雯,高建华.基于Spring MVC及MyBatis的Web应用框架研究[J].微型电脑应用,2012,28(07):1-4+10 [6] 先巡,袁军.Ajax/Javascript在网页中的特效应用[J].黔南民族师范学院学报,2019,39(S1):100-103 [7] 王琴.基于Bootstrap技术的高校门户网站设计与实现[J].哈尔滨师范大学自然科学学报,2017,33(03):43-48 [8] 佘青.利用Apache Jmeter进行Web性能测试的研究[J].智能与应用,2012,2(02):55-57 [9] 蒲冬梅.软件项目可行性分析评审的要点[J].医院技术与软件工程,2017(24):54-55 [10]李丹. 派遣信息网络管理平台设计与实现[J]. 软件导刊,2016,15(03):97-98. [11] 王琴.基于Bootstrap技术的高校门户网站设计与实现[J].哈尔滨师范大学自然科学学报,2017,33(03):43-48 [12]周寅,张振方,周振涛,张杨,基于Java Web的智慧医疗问诊管理系统的设计与应用[J].中国医学装备,2021,18(8):132-135. [13]王福东,程亮.基于传统组态软件与Java相结合的水位监测分析系统[J].自动化技术与应用，2021，40(9):24-28. [14]朱姝.Java程序设计语言在软件开发中的运用初探[J].医院测试,2021,(21):72-74. [15]刘震林,喻春梅.基于MVC模式的JAVA Web开发与实践应用研究[J].网络安全技术与应用,2021,(1):57-58. 指导教师签字： 2021年 11 月 13 日 学生签字： 2021年 11 月 14 日

核心算法代码分享如下：

from flask import Flask, request

import json

from flask_mysqldb import MySQL

# 创建应用对象

app = Flask(__name__)

app.config['MYSQL_HOST'] = 'bigdata'

app.config['MYSQL_USER'] = 'root'

app.config['MYSQL_PASSWORD'] = '123456'

app.config['MYSQL_DB'] = '2412_gaokao'

mysql = MySQL(app) # this is the instantiation

@app.route('/tables01')

def tables01():

cur = mysql.connection.cursor()

cur.execute('''SELECT * FROM table01''')

#row_headers = [x[0] for x in cur.description] # this will extract row headers

row_headers = ['level3_name','bk_num','zk_num'] # this will extract row headers

rv = cur.fetchall()

json_data = []

#print(json_data)

for result in rv:

json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))

return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)

@app.route('/tables02')

def tables02():

cur = mysql.connection.cursor()

cur.execute('''SELECT * FROM table02''')

#row_headers = [x[0] for x in cur.description] # this will extract row headers

row_headers = ['province_name','score'] # this will extract row headers

rv = cur.fetchall()

json_data = []

#print(json_data)

for result in rv:

json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))

return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)

@app.route('/tables03')

def tables03():

cur = mysql.connection.cursor()

cur.execute('''SELECT * FROM table03''')

#row_headers = [x[0] for x in cur.description] # this will extract row headers

row_headers = ['batch_name','num'] # this will extract row headers

rv = cur.fetchall()

json_data = []

#print(json_data)

for result in rv:

json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))

return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)

@app.route('/tables04')

def tables04():

cur = mysql.connection.cursor()

cur.execute('''SELECT * FROM table04''')

#row_headers = [x[0] for x in cur.description] # this will extract row headers

row_headers = ['spname','num'] # this will extract row headers

rv = cur.fetchall()

json_data = []

#print(json_data)

for result in rv:

json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))

return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)

@app.route("/getmapcountryshowdata")

def getmapcountryshowdata():

filepath = r"D:\\hadoop_spark_hive_gaokao_fenxi_vmvare2024\\server\\data\\maps\\china.json"

with open(filepath, "r", encoding='utf-8') as f:

data = json.load(f)

return json.dumps(data, ensure_ascii=False)

@app.route('/tables05')

def tables05():

cur = mysql.connection.cursor()

cur.execute('''SELECT * FROM table05''')

#row_headers = [x[0] for x in cur.description] # this will extract row headers

row_headers = ['province_name','num'] # this will extract row headers

rv = cur.fetchall()

json_data = []

#print(json_data)

for result in rv:

json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))

return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)

@app.route('/tables06')

def tables06():

cur = mysql.connection.cursor()

cur.execute('''SELECT * FROM table06''')

#row_headers = [x[0] for x in cur.description] # this will extract row headers

row_headers = ['name','rank'] # this will extract row headers

rv = cur.fetchall()

json_data = []

#print(json_data)

for result in rv:

json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))

return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)

@app.route('/tables07')

def tables07():

cur = mysql.connection.cursor()

cur.execute('''SELECT * FROM table07''')

#row_headers = [x[0] for x in cur.description] # this will extract row headers

row_headers = ['name','rank'] # this will extract row headers

rv = cur.fetchall()

json_data = []

#print(json_data)

for result in rv:

json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))

return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)

@app.route('/tables08')

def tables08():

cur = mysql.connection.cursor()

cur.execute('''SELECT * FROM table08''')

#row_headers = [x[0] for x in cur.description] # this will extract row headers

row_headers = ['zslx_name','num'] # this will extract row headers

rv = cur.fetchall()

json_data = []

#print(json_data)

for result in rv:

json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))

return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)

@app.route('/tables09')

def tables09():

cur = mysql.connection.cursor()

cur.execute('''SELECT * FROM table09''')

#row_headers = [x[0] for x in cur.description] # this will extract row headers

row_headers = ['name','view_total'] # this will extract row headers

rv = cur.fetchall()

json_data = []

#print(json_data)

for result in rv:

json_data.append(dict(zip(row_headers, result)))

return json.dumps(json_data, ensure_ascii=False)

if __name__ == "__main__":

app.run(debug=True)

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