引言

随着信息技术的飞速发展与高考制度的持续改革，如何科学、合理地进行志愿填报，已成为考生与家庭面临的关键决策。传统依赖经验与人工排名的填报方式，存在信息不对称、个人偏好匹配度低、数据时效性差等问题。因此，开发一款基于数据分析与智能推荐的高考志愿填报系统，具有重要的现实意义。本毕业设计旨在设计并实现一个基于SSM（Spring + Spring MVC + MyBatis）框架的“高考志愿填报智能推荐系统”，该系统不仅是一个信息查询平台，更是一个深度融合计算机系统服务理念的个性化决策辅助工具，系统编号标识为s1a649。

一、 系统总体设计

本系统采用经典的B/S架构与MVC设计模式，以SSM框架为核心技术栈。Spring作为轻量级的控制反转（IoC）和面向切面（AOP）容器，负责业务对象的管理与事务控制；Spring MVC作为表现层框架，清晰分离控制逻辑与视图展示；MyBatis作为持久层框架，提供了灵活高效的数据库操作能力。这种分层架构确保了系统的高内聚、低耦合，便于维护与扩展。

从计算机系统服务的视角看，本系统被设计为一个完整的服务集合：数据服务（院校、专业、历年分数线等信息的采集、清洗、存储与API提供）、计算服务（基于用户输入与历史数据的智能匹配与排序算法）、以及交互服务（用户界面、填报模拟、结果分析报告生成）。系统核心目标是为用户提供精准、可靠、易用的志愿填报决策支持。

二、 核心功能模块

1. 用户管理模块：实现考生、家长及系统管理员的注册、登录、信息维护与权限管理。
2. 信息查询模块：提供对全国高等院校、开设专业、历年录取分数线、招生计划、院校详情（地理位置、师资力量、就业情况等）的多维度、组合式检索。
3. 智能推荐核心模块：这是系统的“大脑”。其服务流程为：

• 输入：用户（考生）输入高考分数、位次、选考科目组合、个人兴趣偏好（如倾向城市、专业大类、院校类型等）。

• 处理：系统调用推荐算法服务。算法综合考虑“冲、稳、保”策略，通过加权评分模型，将用户分数与历年录取数据进行匹配分析，并结合用户偏好进行个性化排序。算法核心可能融合了基于内容的推荐与协同过滤思想。

• 输出：生成一份包含“冲刺”、“稳妥”、“保底”三个层次的志愿推荐列表，并为每个推荐项提供匹配度分析、录取概率预估及关键数据对比。

1. 志愿表管理模块：允许用户基于推荐结果，手动调整、生成并保存多个志愿表方案，进行对比分析。提供志愿表模拟提交与冲突检测（如志愿梯度是否合理）。
2. 数据分析与可视化模块：此为高级系统服务，将录取趋势、专业热度、院校对比等数据以图表（如折线图、柱状图、雷达图）形式直观呈现，辅助用户洞察规律。

三、 数据库设计与系统服务实现

数据库采用MySQL，主要实体包括：用户信息表、院校信息表、专业信息表、历年录取数据表、用户偏好表、志愿方案表等。表之间通过外键关联，确保数据的一致性与完整性。例如，录取数据表关联院校与专业，是实现智能推荐的数据基础。

在SSM框架下，系统服务具体实现如下：

• 持久层（MyBatis）：通过XML映射文件或注解，定义SQL语句与Java对象（POJO）的映射关系，高效完成数据的增删改查。
• 业务逻辑层（Spring）：通过@Service注解标记的组件实现核心推荐算法、数据整合分析等业务规则。Spring的声明式事务管理确保了数据操作的原子性。
• 控制层（Spring MVC）：使用@Controller注解的类接收前端请求，调用业务服务，并将处理结果封装成ModelAndView或JSON数据返回给前端。
• 表示层：采用JSP、HTML、CSS、JavaScript及前端框架（如jQuery, Bootstrap）构建用户界面，通过Ajax技术与后端进行异步数据交互，提升用户体验。

四、 系统特色与计算机服务价值

1. 个性化智能推荐：超越简单分数匹配，融入多维度用户偏好，提供定制化方案，体现了计算服务从“通用”到“专属”的演进。
2. 数据驱动的决策支持：所有推荐基于历史大数据分析，减少了主观臆断，提升了决策的科学性，彰显了数据服务的价值。
3. 系统服务的可靠性与性能：SSM框架的成熟生态保障了系统的稳定性。通过数据库索引优化、缓存策略（如使用Redis缓存热点院校数据）等手段，提升了在高并发查询场景下的响应速度与服务可用性。
4. 良好的可扩展性：模块化设计使得未来集成更复杂的算法（如机器学习模型）、接入官方数据接口、或扩展为移动端应用变得更加可行。

结论

本毕业设计所构建的“高考志愿填报智能推荐系统（s1a649）”，成功地将SSM框架的技术优势与高考志愿填报的实际需求相结合。它不仅是一个功能完整的软件产品，更是一个典型的计算机系统服务案例，展示了如何通过整合数据服务、计算服务和交互服务，解决一个复杂的社会决策问题。系统的实现，验证了SSM框架在开发中型Web应用中的高效性与实用性，并为考生提供了一个更加理性、便捷、高效的志愿填报辅助工具，具有较好的应用前景与社会效益。未来工作可聚焦于推荐算法的深度优化、实时数据更新机制的完善以及移动端服务的拓展。