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大家好,本期带小白做程序设计,本期是基于Flask框架的考研报考院校智能问答推荐系统。后端采用 Flask + SQLAlchemy + SQLite 实现智能问答与推荐引擎并提供 RESTful API,集成百度文心一言大模型实现AI问答;前端采用 Vue 3 + Vite + Element Plus + ECharts 构建可视化平台,支持智能问答、院校推荐、信息管理、数据可视化与系统管理等模块,内置完善的用户权限体系,演示考研择校辅助系统的设计与实现。有需要点个关注哦。 【核心功能】 智能问答系统:基于百度文心一言API的AI对话、jieba分词关键词提取、相关院校智能关联、热门问题推荐、对话上下文记忆; 院校智能推荐:基于分数匹配度算法、省份地区筛选、985/211/双一流层次过滤、录取概率预测、个性化排序推荐; 院校信息管理:院校基本信息维护、专业信息管理、历年分数线录入、招生人数统计、院校状态管理; 分数线查询:历年分数线数据、按年份/类型筛选、政治/英语/数学/专业课单科线、总分线趋势分析; 数据可视化:院校地区分布图、院校类型占比、层次分布统计、热门专业排行、招生人数对比(ECharts); 用户管理:用户注册登录、JWT身份认证、查询记录追踪、用户状态管理。 【业务流程】 智能问答:用户输入问题→jieba分词处理→调用文心一言API→生成智能回答→关联相关院校→返回结果展示; 院校推荐:获取用户分数与偏好→匹配目标院校→计算匹配度与录取概率→按匹配度排序→展示推荐列表; 院校查询:选择筛选条件→关键词/省份/类型/层次多维检索→分页展示结果→查看院校详情→浏览专业与分数线; 数据管理:管理员登录后台→维护院校/专业/分数线数据→信息实时更新→前端同步展示。 【技术亮点】 前后端分离:Flask RESTful API + Vue 3 SPA; AI智能问答:集成百度文心一言大模型,支持自然语言理解与多轮对话; 智能推荐算法:分数匹配度+层次加权+录取概率三维度精准推荐; 中文分词处理:jieba分词实现关键词提取与院校智能关联; JWT身份认证:安全的用户登录与接口权限控制; 分页与检索:SQLAlchemy动态查询、多条件筛选、模糊搜索; 可视化报表:ECharts仪表盘、地区分布、类型占比、趋势分析等多维度统计; #考研院校专业推荐
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