高考志愿智能推荐系统及源代码教程分享

资源摘要信息:"本资源包含了基于协同过滤算法的高考志愿推荐系统的源代码及文档说明，特别适合计算机及相关专业的学生和教师使用，也可作为毕设项目、课程设计、作业和项目立项的参考。资源中的代码已经过测试，确保可以正常运行，开发者承诺代码在上传前已经运行成功。同时，如果使用者具有一定的编程基础，可以根据个人需求对源代码进行修改，实现更多的功能。" 知识点: 1. 协同过滤算法 (Collaborative Filtering) 协同过滤是推荐系统中常见的一种算法，它通过分析用户行为和偏好，利用用户间相似性和项目（如商品、信息等）相似性来进行推荐。算法分为用户基础协同过滤和项目基础协同过滤。前者根据目标用户与其他用户的历史行为相似性推荐物品，而后者则基于目标物品与其他物品的相似性来推荐给目标用户。 2. 高考志愿推荐系统 (Gaokao Admission Recommendation System) 高考志愿推荐系统主要面向即将参加高考的学生，帮助他们根据成绩、兴趣、专业倾向等因素选择合适的大学和专业。系统可以大大减轻学生和家长在填报志愿时的困惑和压力。 3. 源代码 (Source Code) 源代码是程序的原始代码，通常由高级编程语言编写，如Python、Java、C++等。源代码在编译或解释后才能被计算机执行。资源中提供的源代码是作者作为毕业设计项目的成果，通过测试并可用于进一步的学习和开发。 4. 文档说明 (Documentation) 文档说明是对项目进行介绍和说明的文档。通常包括系统的安装、运行、配置指南以及代码结构和功能模块的详细说明。文档是学习和使用源代码的重要辅助资料。 5. 计算机专业学习资源 (Computer Science Learning Resources) 计算机专业的学习资源包括各类编程语言的学习资料、算法设计、数据结构、软件工程、人工智能等方面的教程和项目案例。这些资源对于学生和专业人士来说是非常宝贵的。 6. 毕业设计 (Thesis/Dissertation) 毕业设计是高等教育中的一项重要环节，通常作为学生获取学位的必要条件。它要求学生综合运用所学知识，独立完成一个研究项目或开发一个软件系统，并撰写论文进行描述。 7. 项目立项 (Project Initiation) 项目立项是在项目开始前的准备工作，包括项目目标的定义、项目范围的划定、资源的评估和计划的制定等。一个良好的项目立项可以帮助项目顺利进行。 8. 人工智能 (Artificial Intelligence) 人工智能是计算机科学的一个分支，它试图理解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能方式做出反应的智能机器。推荐系统就是人工智能在现实世界应用中的一个实例。 9. 开源软件/插件 (Open Source Software/Plugins) 开源软件是指源代码公开的软件，任何人都可以自由地使用、修改和分发。开源插件是指为了增加某些功能而添加到现有软件系统中的程序组件。 10. 非商业用途 (Non-commercial Use) 非商业用途指的是不对源代码进行商业化开发和分发，即不允许将代码用于商业行为，包括但不限于销售、出租、发布广告等盈利手段。本资源明确禁止用作商业用途，仅供学习和研究目的。