智能志愿辅助填报系统：系统架构设计全解析

 

构建一个基于 Python + Flask 的智能志愿辅助填报系统

近年来，智能化志愿填报系统逐渐成为高考服务的重要方向。相比传统填报方式，智能系统借助大数据与 AI 技术，能够提供个性化推荐、志愿梯度优化、实时趋势反馈等服务，帮助考生在复杂的填报环境中做出更科学的决策。

本文将介绍我基于 Python Flask + HTML/CSS/JavaScript + ECharts + DeepSeek API 构建的智能志愿辅助填报系统，从系统架构、技术选型、模块功能到项目目录结构，全面展示系统设计与实现思路。

一、系统设计目标

本系统在需求分析基础上，提出以下设计目标：

• 高可扩展性：兼容外接大模型接口（如 DeepSeek）、第三方政策数据平台；

• 高可用性与易维护性：前后端分离 + 模块化设计，支持独立开发与部署；

• 高响应性：通过 Redis 缓存机制优化查询性能；

• 良好交互性与可视化体验：使用 JavaScript 和 ECharts 实现动态交互与数据可视化；

• 个性化推荐能力：融合用户画像与 AI 模型，实现精准志愿匹配。

二、系统架构风格与技术选型

2.1 架构风格

系统采用典型的 B/S 架构，前后端通过 RESTful 接口通信。结构主要分为五层：

• 表示层：基于 HTML + CSS + JavaScript 的前端界面；

• 控制层：Flask 路由接口，处理请求分发；

• 业务逻辑层：推荐算法、志愿分析、图表生成等逻辑；

• 数据访问层：封装对数据库的访问操作；

• 存储与缓存层：MySQL + Redis，分别用于持久化与高频数据缓存。

2.2 技术选型

层级	技术/框架	说明
前端	HTML + CSS + JavaScript + ECharts	实现用户交互与图形可视化
后端	Python Flask + Jinja2	Web 框架 + 模板渲染
模型封装	XGBoost + DeepSeek API	个性化推荐、智能分析
数据存储	MySQL	存储用户数据、院校信息、记录等
缓存系统	Redis	加速推荐结果和高频查询
接口通信	JavaScript (Fetch/Axios)	调用后端 RESTful API
图表绘制	ECharts	显示录取概率、志愿匹配等可视化数据

三、核心功能模块划分

3.1 用户管理模块

• 功能：注册、登录

• 主要接口：

  • POST /register

  • POST /login

  • 表设计：users, user_profile

3.2 数据采集模块

• 支持数据来源：

  • 自建爬虫定时拉取

  • 第三方 API 对接

• 数据包括：高校、专业、录取线、政策法规等

• 表设计：colleges, majors, admissions, policies

3.3 智能推荐模块

• 基于 DeepSeek 接口和 XGBoost 模型进行志愿推荐、匹配度评分

• 接口：

  • POST /recommend/generate

  • POST /recommend/probability

3.4 志愿优化模块

• 模拟志愿填报结果，分析冲稳保比例是否合理

• 接口：

  • POST /simulate

  • GET /optimize/

3.5 倾向分析模块

• 通过 NLP 模型分析学生地域/就业/学术等偏好

• 接口：

  • POST /analyze/

  • GET /recommend/

3.6 结果输出模块

• 导出志愿推荐方案为 PDF/Excel

• 接口：

  • GET /export/

  • GET /history/

3.7 辅助查询模块

• 查询高校/专业/政策信息

• 接口：

  • /query/colleges

  • /query/majors

  • /query/scores

3.8 可视化模块（前端 ECharts）

• 展示形式包括：

  • 志愿匹配雷达图

  • 志愿梯度柱状图

  • 录取概率折线图

• 由 JS 触发 API 获取数据，前端使用 ECharts 渲染

四、系统目录结构

your_project/
│
├── app/                         
│   ├── __init__.py              # 初始化 Flask 应用
│   ├── routes/                  # 路由接口逻辑
│   │   └── main.py              # 推荐功能主接口
│   ├── model/                   # 推荐算法与模型封装
│   │   ├── xgb_model.py         
│   │   └── deepseek_model.py    
│   ├── templates/               # HTML 模板（Jinja2）
│   │   └── index.html           
│   └── static/                  # 静态资源
│       ├── main.js              # 页面交互逻辑
│       └── style.css            # 页面样式
│
├── run.py                       # 应用入口
├── requirements.txt             # Python 依赖列表
└── README.md                    # 项目说明

五、系统架构优势总结

优势	描述
智能化强	融合大模型和本地规则，推荐更精准
模块化清晰	路由、模型、模板结构独立，便于开发维护
可视化生动	使用 ECharts 渲染图表，帮助用户直观决策
响应速度快	Redis 缓存机制大幅减少响应延迟
技术主流	全栈采用流行技术栈，具备良好的社区支持与扩展能力

六、后续展望

未来版本计划进一步优化以下方向：

• 引入 AI 多轮问答，提升用户互动体验；

• 加入志愿填报路径模拟与风险分析（如蒙特卡洛模拟）；

• 支持移动端适配，增强跨终端使用体验；

• 接入更多地区政策数据，增强覆盖面与实时性。