可定制大学排名平台技术规格

1. 系统目标

系统允许用户调整声誉、学术、资金、师资和校友影响等维度的权重，并按国家、地区、学校与学科筛选排名；同时提供大学详情、申请信息、地图、图片、新闻和社交资料。

2. 演进与组件

• 早期计算快照 kss：以多个 Java 类实现大学及其他垂直榜单，连接百科类别、人物和数据库数据。
• 排名 API：Spring 体系、MyBatis、关系数据库与权限模块，提供综合榜单、文理学院、学科和详情接口。
• Web 客户端：Vue 2，分别实现桌面与移动页面、中英文环境、筛选、调权和详情。
• 补充适配器：Node.js 浏览器自动化获取教育榜单，Python 工具更新社交资料。

3. 领域与计算模型

大学实体应包含稳定标识、多语言名称、别名、历史名称、地区和来源映射。排名输入包括五个一级维度及其子指标，查询参数包含权重、地区、学科、名称和分页。

权重总和非零时按相对比例归一化；全部为零时拒绝计算。各指标在加权前必须使用明确的标准化方法，并定义缺失值、异常值、同分名次和样本范围。

4. 核心数据流

1. 多来源适配器取得学校、人物、论文、百科、资金、课程和社交资料。
2. 实体解析层把名称、重定向和外部标识映射到统一学校主键。
3. 离线计算生成维度分数、学科分数和解释字段。
4. API 按用户权重重新组合分数，再执行地区、学科和名称筛选。
5. Vue 前端展示榜单、权重变化和学校详情，并切换语言与设备布局。

5. 接口规格

代码保留多个版本的排名控制器，说明综合榜单逻辑经历过迭代。重建后应统一为版本化接口族：排名计算、筛选选项、大学搜索、大学详情、地区与学科目录，以及方法说明。

响应除名次和分数外，还应返回各维度原值、标准化值、缺失状态、数据时间和当前权重，使排名结果可解释。

6. 技术亮点

• 将价值判断显式转化为用户可调权重，而不是隐藏在固定榜单中。
• 服务端按请求重新组合得分，支持筛选与分页，而非仅发布静态表。
• 桌面和移动组件分开处理复杂信息密度，并提供双语展示。
• 代码演进能看到从多个榜单实验到统一 API 与产品前端的收敛过程。

7. 已知缺口

• 多来源实体解析仍大量依赖名称，重名、旧名和重定向可能造成误配。
• 多版控制器与默认权重并存，缺少唯一冻结的方法版本。
• 社交及申请资料适配器与主数据没有统一批次标识。
• 自动测试不足以覆盖权重边界、同分、缺失字段、语言和分页组合。

8. 重建验收标准

• 固定数据集、方法版本与权重能生成完全可复现的名次。
• 任意学校字段可追溯到来源、更新时间和实体匹配依据。
• 调权前后返回维度贡献，全部为零和非法权重有明确错误。
• 中英文名称、地区枚举和地图坐标使用同一实体主键。
• 排名方法、覆盖范围与缺失处理能够由界面直接查看。

9. 证据边界

主后端只有 8 次提交，主前端有 70 次提交并保留多个版本分支；早期排名仓虽有大量文件但只有一次导入，部分是生成页面。代码支持恢复功能与方法框架，不能独立核验历史覆盖学校数量、线上访问量或每个数据来源的长期可用性。