学校及专业推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术提供一种学校及专业推荐方法，包括：获取申请者的申请材料信息；其中，所述申请材料信息包含申请者的申请需求信息；基于申请者的申请需求信息，生成对应的测试卷；接收申请者对所述测试卷的作答结果；确定申请者的学校选择要素指标及专业选择要素指标；得到申请者的学校申请竞争力结果及专业申请竞争力结果；查找与申请者的学校选择要素指标、专业选择要素指标、学校申请竞争力结果及专业申请竞争力结果匹配的学校及专业，并生成对应的学校及专业推荐方案。本发明专利技术还提供了一种学校及专业推荐系统。本发明专利技术解决了现有择校咨询模式难以将申请者自身情况、择校需求和择校审核指标全面整体考察的问题。

【技术实现步骤摘要】
学校及专业推荐方法及系统
本专利技术涉及信息处理
，尤其涉及学校及专业推荐方法及系统。
技术介绍
随着生活水平的提高，除了进入国内学校学习以外，赴国外进行学习或者深造已经形成一种新风尚。而随着计算机网络技术的飞速发展，很多申请者在申请学校之前会通过互联网查询和了解不同学校/专业的相关录取信息，但是逐一的查询费时费力。现有的信息整合网站能够将学校/专业录取信息整合，但是缺乏有效及针对性的推荐；申请者面对海量的信息同样会无所适从。而一些教育咨询机构的咨询顾问人员虽然可以依靠自身的从业经验及相关的信息查询匹配工具，根据申请者的个性化需求查找出部分与申请者择校审核指标(如高考成绩，平均绩点、TOEFL成绩(TheTestofEnglishasaForeignLanguage，托福考试)、GRE成绩(GraduateRecordExamination，美国研究生入学考试))较为吻合的部分学校/专业。但是，上述咨询顾问的服务模式同样存在以下突出的问题：1、无法帮助申请者全面了解自身情况，例如兴趣、爱好、特长、性格，而咨询顾问人员也缺乏充分挖掘申请者自身状况的能力，难以对申请者自身情况、择校需求(如个人兴趣、学校/专业的选择偏好)和择校审核指标进行全面整体考察，寻找到真正适合申请者自身实际情况的学校/专业；2、咨询顾问人员仅凭个人经验很难让咨询工作变得标准化，也难以提供透明、完整的学校/专业申请信息；同时咨询服务费用高昂，一般的申请者难以承受。3、申请者与咨询顾问人员接洽及咨询的过程，同样会花费申请者大量的时间和金钱，申请者也难以直观准确地考察教育咨询机构和咨询顾问人员的服务水平。上述内容仅用于辅助理解本专利技术的技术方案，并不代表承认上述内容是现有技术。
技术实现思路
本专利技术的主要目的在于提供一种学校及专业推荐方法及系统，旨在解决现有择校咨询模式难以将申请者自身情况、择校需求和择校审核指标全面整体考察的问题，以提供真正适合申请者自身实际情况的学校/专业推荐方案。为实现上述目的，本专利技术提供一种学校及专业推荐方法，所述方法包括以下步骤：获取申请者的申请材料信息；其中，所述申请材料信息包含申请者的申请需求信息；基于申请者的申请需求信息，生成对应的测试卷；其中，所述测试卷包含与申请者的所述申请需求信息关联的预设个体指标测试题；接收申请者对所述测试卷的作答结果；根据预设申请竞争力模型中的测评标准、申请者的所述申请材料信息、申请者对所述测试卷的作答结果，得到申请者的学校申请竞争力结果及专业申请竞争力结果；根据所述申请竞争力结果，查找与所述申请竞争力结果匹配的学校，并生成对应的学校推荐方案。优选地，所述根据预设申请竞争力模型中的测评标准、申请者的所述申请材料信息、申请者对所述测试卷的作答结果，得到申请者的学校申请竞争力结果及专业申请竞争力结果的步骤，具体包括：在接收到申请者对测试卷的所述作答结果之后，将申请者的作答结果输入至预设申请竞争力模型中；将申请者的申请材料信息输入至预设申请竞争力模型中；基于申请者的申请材料信息和申请者针对测试卷的作答结果对申请者的学校申请竞争力及专业申请竞争力进行测试和评分，并输出申请者的学校申请竞争力结果及专业申请竞争力结果。优选地，所述生成对应的学校及专业推荐方案的步骤之后，还包括：获取申请者的使用特征信息；根据申请者的所述使用特征信息，确定申请者的学校选择偏好特征及专业选择偏好特征；根据预设匹配规则，查找与申请者的学校选择偏好特征及专业选择偏好特征匹配的学校。优选地，所述查找匹配的学校的步骤之后，还包括：获取申请者选择的学校的信息，以确定申请者选择的学校的实力等级；获取申请者选择的专业的信息，以确定申请者选择的专业的实力等级；确定与所述学校申请竞争力结果匹配的学校的实力等级；若申请者选择的学校的实力等级大于所述匹配的学校的实力等级，或者申请者选择的专业的实力等级大于所述匹配的专业的实力等级，则对申请者的所述申请材料信息进行分析，并生成与选择的学校及专业对应的申请竞争力分析及提升方案。优选地，所述生成对应的学校及专业推荐方案的步骤之后，还包括：获取当前申请者对所述学校申请竞争力结果及所述专业申请竞争力结果的第一类评价信息；获取当前申请者对目标学校的第二类评价信息；获取目标学校对当前申请者的第三类评价信息；根据所述第一类评价信息、及/或所述第二类评价信息、及/或所述第三类评价信息，调整所述预设申请竞争力模型中的相关参数，并对应调整所述预设申请竞争力模型。优选地，所述根据所述申请竞争力结果，匹配对应的学校，并生成对应的学校推荐方案的步骤之后，还包括：获取当前申请者选择的目标学校信息及与目标学校对应的目标专业信息，并获取各申请者对应于目标学校及与目标学校对应的目标专业的申请数据；根据所述申请数据，确定与目标学校对应的目标专业的申请热度值；根据预设的申请提示消息推送规则及所述申请热度值，判断是否向申请者端推送对应的申请提示消息；若是，则生成并向申请者端推送所述申请提示消息。优选地，所述生成对应的学校及专业推荐方案的步骤之后，还包括：获取当前申请者选择的目标学校信息及与目标学校对应的目标专业信息，并获取各申请者对应于目标学校及与目标学校对应的目标专业的申请数据；根据所述申请数据，确定与目标学校对应的目标专业的申请热度值；根据预设的申请提示消息推送规则及所述申请热度值，判断是否向申请者端推送对应的申请提示消息；若是，则生成并向申请者端推送所述申请提示消息。优选地，所述确定与目标学校对应的目标专业的申请热度值的步骤之后，还包括：获取目标学校的实力等级；根据目标学校的实力等级，搜寻与目标学校的实力等级相同的其它学校；根据搜寻结果，获取搜寻出的学校对应的目标专业的申请热度值；若搜寻出的学校对应的目标专业的申请热度值小于或者等于与目标学校对应的目标专业的申请热度值；则生成与搜寻出的学校对应的目标专业的推荐方案。优选地，所述确定与目标学校对应的目标专业的申请热度值的步骤之后，还包括：获取其它学校的目标专业的申请热度值；搜寻出符合预设条件的其它学校的目标专业，并生成与搜寻出的其它学校的目标专业对应的学校及专业推荐方案；其中，所述预设条件为：其它学校的目标专业的申请热度值小于或者等于与目标学校对应的目标专业的申请热度值。优选地，所述向申请者端发送预录取信息的步骤之后，还包括：在接收到所述招生端发送的预设录取确认信息时，更新对应学校的已录取人数。此外，为实现上述目的，本专利技术还提供一种学校及专业推荐系统，包括：所述学校及专业推荐系统包括平台端、申请者端；所述平台端与所述申请者端通信连接；所述平台端包括获取单元、测试单元、申请竞争力测评单元及推荐单元；所述获取单元，用于获取申请者端发送的申请者的申请材料信息；其中，所述申请材料信息包含申请者的申请需求信息；所述测试单元，用于基于申请者的申请需求信息，生成对应的测试卷；其中，所述测试卷包含与申请者的所述申请需求信息关联的预设个体指标测试题；所述获取单元，还用于接收申请者对所述测试卷的作答结果；所述申请竞争力测评单元，用于根据预设申请竞争力模型中的测评标准、申请者的所述申请材料信息、申请者对所述测试卷的作答结果，得到申请者的学校申请竞争力结果及专业申请竞争力结果；所述推荐单元本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种学校及专业推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取申请者的申请材料信息；其中，所述申请材料信息包含申请者的申请需求信息；基于申请者的申请需求信息，生成对应的测试卷；其中，所述测试卷包含与申请者的所述申请需求信息关联的预设个体指标测试题；接收申请者对所述测试卷的作答结果；根据申请者的所述申请材料信息及申请者对所述测试卷的作答结果，确定申请者的学校选择要素指标及专业选择要素指标；根据预设申请竞争力模型中的测评标准、申请者的所述申请材料信息、申请者对所述测试卷的作答结果，得到申请者的学校申请竞争力结果及专业申请竞争力结果；查找与申请者的学校选择要素指标、专业选择要素指标、学校申请竞争力结果及专业申请竞争力结果匹配的学校及专业，并生成对应的学校及专业推荐方案。

【技术特征摘要】
1.一种学校及专业推荐方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤：获取申请者的申请材料信息；其中，所述申请材料信息包含申请者的申请需求信息；基于申请者的申请需求信息，生成对应的测试卷；其中，所述测试卷包含与申请者的所述申请需求信息关联的预设个体指标测试题；接收申请者对所述测试卷的作答结果；根据申请者的所述申请材料信息及申请者对所述测试卷的作答结果，确定申请者的学校选择要素指标及专业选择要素指标；根据预设申请竞争力模型中的测评标准、申请者的所述申请材料信息、申请者对所述测试卷的作答结果，得到申请者的学校申请竞争力结果及专业申请竞争力结果；查找与申请者的学校选择要素指标、专业选择要素指标、学校申请竞争力结果及专业申请竞争力结果匹配的学校及专业，并生成对应的学校及专业推荐方案。2.如权利要求1所述的学校及专业推荐方法，其特征在于，所述根据预设申请竞争力模型中的测评标准、申请者的所述申请材料信息、申请者对所述测试卷的作答结果，得到申请者的学校申请竞争力结果及专业申请竞争力结果的步骤，具体包括：在接收到申请者对测试卷的所述作答结果之后，将申请者的作答结果输入至预设申请竞争力模型中；将申请者的申请材料信息输入至预设申请竞争力模型中；基于申请者的申请材料信息和申请者针对测试卷的作答结果对申请者的学校申请竞争力及专业申请竞争力进行测试和评分，并输出申请者的学校申请竞争力结果及专业申请竞争力结果。3.如权利要求1所述的学校及专业推荐方法，其特征在于，所述生成对应的学校及专业推荐方案的步骤之后，还包括：获取申请者的使用特征信息；根据申请者的所述使用特征信息，确定申请者的学校选择偏好特征及专业选择偏好特征；根据预设匹配规则，查找与申请者的学校选择偏好特征及专业选择偏好特征匹配的学校。4.如权利要求1或3所述的学校及专业推荐方法，其特征在于，所述查找匹配的学校的步骤之后，还包括：获取申请者选择的学校的信息，以确定申请者选择的学校的实力等级；获取申请者选择的专业的信息，以确定申请者选择的专业的实力等级；若申请者选择的学校的实力等级大于所述匹配的学校的实力等级，或者申请者选择的专业的实力等级大于所述匹配的专业的实力等级，则对申请者的所述申请材料信息进行分析，并生成与选择的学校及专业对应的申请竞争力分析及提升方案。5.如权利要求1所述的学校及专业推荐方法，其特征在于，所述生成对应的学校及专业推荐方案的步骤之后，还包括：获取当前申请者对所述学校申请竞争力结果及所述专业申请竞争力结果的第一类评价信息；获取当前申请者对目标学校的第二类评价信息；获取目标学校对当前申请者的第三类评价信息；根据所述第一类评价信息、及/或所述第二类评价信息、及/或所述第三类评价信息，调整所述预设申请竞争力模型中的相关参数，并对应调整所述预设申请竞争力模型。6.如权利要求1或3所述的学校及专业推荐方法，其特征在于，所述查找匹配的学校的步骤之后，还包括：向匹配的学校对应的招生端发送申请者的预申请信息；其中，所述申请信息是基于申请者的所述申请材料信息生成的；以及，当接收到所述招生端发送的申请邀请请求时，向申请者端发送预录取信息。7.如权利要求1所述的学校及专业推荐方法，其特征在于，所述生成对应的学校及专业推荐方案的步骤之后，还包括：获取当前申请者选择的目标学校信息及与目标学校对应的目标专业信息，并获取各申请者对应于目标学校及与目标学校对应的目标专业的申请数据；根据所述申请数据，确定与目标学校对应的目标专业的申请热度值；根据预设的申请提示消息推送规则及所述申请热度值，判断是否向申请者端推送对应的申请提示消息；若是，则生成并向申请者端推送所述申请提示消息。8.如权利要求7所述的学校及专业推荐方法，其特征在于，所述确定与目标学校对应的目标专业的申请热度值的步骤之后，还包括：获取目标学校的实力等级；根据目标学校的实力等级，搜寻与目标学校的实力等级相同的其它学校；根据搜寻结果，获取搜寻出的学校对应的目标专业的申请热度值；若搜寻出的学校对应的目标专业的申请热度值小于或者等于与目标学校对应的目标专业的申请热度值；则生成与搜寻出的学校对应的目标专业的推荐方案。9.如权利要求7所述的学校及专业推荐方法，其特征在于，所述确定与目标学校对应的目标专业的申请热度值的步骤之后，还包括：获取其它学校的目标专业的申请热度值；搜寻出符合预设条件的其它学校的目标专业，并生成与搜寻出的其它学校的目标专业对应的学校及专业推荐方案；其中，所述预设条件为：其它学校的目标专业的申请热度值小于或者等于与目标学校对应的目标专业的申请热度值。10.如权利要求6所述的学校及专业推荐方法，其特征在于，所述向申请者端发送预录取信息的步骤之后，还包括：在接收到所述招生端发送的录取确认信息时，更新对应学校的已录取人数。11.一种学校及专业推荐系统，其特征在于，所述学校及专业推荐系统包括平台端、申请者端；所述平台端与...

【专利技术属性】
技术研发人员：莫凌峰，
申请(专利权)人：藕丝科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东,44