基于通用形态分析模型的高考志愿填报推荐系统及其方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于通用形态分析模型的高考志愿填报推荐系统及其方法，包括：参数录入程序模块，用于通过参数录入程序界面输入考生参数，计算符合考生情况的大学与专业；录取分预测程序模块，根据历年高考数据预测指定省份招生的各大学每个专业的当年录取分数线；志愿推荐程序模块，用于根据目标省份的志愿填报模式和内置的多种数据处理的算法模型，计算得出各志愿栏推荐的院校和专业，以及经过数据分析过程计算出的被推荐大学的整体安全指数和适合指数等信息；结果显示程序模块，用于显示所述志愿推荐程序模块输出的志愿推荐结果信息。采用本发明专利技术，能够为每年一度的高考考生提供科学、智能、量化的高考志愿填报快速评估服务。

Universal Morphological Analysis Model-based College Entrance Examination Volunteer Filling Recommendation System and Its Method

The invention discloses a college entrance examination voluntary filling recommendation system based on general morphological analysis model and its method, including: parameter input program module, which is used to input candidates'parameters through parameter input program interface and calculate universities and majors in line with candidates' situation; admission score prediction program module, which predicts the candidates'status of each major of universities enrolled in designated provinces according to the data of college entrance examination over the years. Annual admission score line; Volunteer recommendation program module, which is used to calculate the recommended colleges and majors of each volunteer column, as well as the overall safety index and fitness index of the recommended universities calculated through the data analysis process, according to the volunteer reporting model of the target province and the built-in algorithm model of data processing; The result shows the program module, which is used to display the volunteers. Volunteer recommendation result information output by recommender module. The invention can provide scientific, intelligent and quantitative fast evaluation service for the annual college entrance examination candidates.

【技术实现步骤摘要】
基于通用形态分析模型的高考志愿填报推荐系统及其方法
本专利技术涉及数据分析及应用技术，尤其涉及一种基于通用形态分析模型的高考志愿填报推荐系统及其方法。
技术介绍
高考考生在志愿填报时往往是凭借老师、家长、亲朋好友及其他人的经验来进行选择，在面对上千个院校和数百个专业时往往感到困惑和无所适从。目前市场上的高考资讯网站提供院校和专业查询，也提供一些高考志愿辅助工具，但往往功能比较简单，且存在如下多个问题：1)个人兴趣未被考虑。很多考生在前十年只在为考大学而努力，缺乏对人生、职业进行系统的思考或规划。有调查统计，近七成学生不了解所报考的专业，将近有四成大学生不喜欢所学专业，就业与专业无关。目前考生在志愿选择和前程规划选择时很难将个人兴趣爱好考虑在内。2)大数据技术不够深入。目前市场上的志愿服务产品，大都处于起步阶段，基本上是处在收集数据和简单统计阶段，数学建模和机器学习能力较为薄弱。大多只能给考生历史数据查询的功能，不能进行真正意义的大数据建模分析。3)填报志愿咨询主要凭经验。目前高考志愿填报咨询服务大多是依托“资深专家”坐镇，凭借专家经验，引导考生购买昂贵的一对一专家服务，这仅仅是传统志愿专家答疑会模式的线上翻版，适应性差，效率也非常低。因此，亟待一款为解决高考考生志愿填报的互联网应用系统。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术的主要目的在于提供一种基于通用形态分析模型的高考志愿填报推荐系统及其方法，通过对历年全国高考的数据建立数学模型，结合高考后公布的考试成绩单一分一档表及录取分数线精准预测各校各专业的录取分，并利用通用形态分析算法和大数据辅助多属性决策算法为每年一度的高考考生提供科学、智能、量化的高考志愿填报快速评估服务。为达到上述目的，本专利技术的技术方案是这样实现的：一种基于通用形态分析模型的高考志愿填报推荐系统，包括参数录入程序模块、录取分预测程序模块、志愿推荐程序模块和结果显示程序模块；其中：所述参数录入程序模块，用于通过参数录入程序界面输入考分、职业规划、专业喜好、地域喜好的考生参数，计算符合考生情况的大学与专业；所述录取分预测程序模块，根据历年高考数据预测指定省份招生的各大学每个专业的当年录取分数线；所述志愿推荐程序模块，用于存储计算好的数据，根据目标省份的志愿填报模式和内置的多种数据处理的算法模型，计算得出各志愿栏推荐的院校和专业，以及经过数据分析过程计算出的被推荐大学的整体安全指数和适合指数，推荐大学中所有符合考生兴趣爱好的每个专业提供预测的录取人数、录取门槛分和录取安全分信息；所述结果显示程序模块，用于显示经所述参数录入程序模块输入的参数，并用于显示所述志愿推荐程序模块输出的志愿推荐结果信息。其中，所述参数录入程序模块，还支持按目标省份志愿填报模式的要求向考生推荐大学及该大学所设专业与考生的兴趣相关的专业及录取信息。其中，所述志愿推荐程序模块还包括：个性化度量程序模块，用于考生根据自己个人的喜好对每个指标进行设置，制定出完全个性化的模型；和，通用形态分析程序模块，用于根据历年高考数据建立的预测模型，利用该预测模型结合当年度各大学各专业在考生所在省份的招生计划和考生个性化选择，用GMA分析算法根据考生的高考分数和个性化选择快速计算符合考生情况的所有大学和专业匹配，并用多属性决策算法为平行志愿中的各志愿栏或优先志愿的各级志愿栏推荐学校与专业，计算系统推荐大学的整体安全指数和适合指数。所述志愿推荐程序模块，还用于通过结果显示程序模块输出过去一段时间内的录取历史数据。一种基于通用形态分析模型的高考志愿填报推荐方法，该方法包括如下步骤：A、设定模型指标的步骤；所述指标包含专业喜好度、地域喜好度、职业规划、就业形势的模型指标；B、设置个性化度量的步骤；具体包括：考生根据自己的个人喜好通过系统界面对专业喜好、地域喜好和职业规划的指标进行设置打分，制定出完全个性化的模型；C、进行数据分析的步骤；结合当年度招生计划和考生个性化选择，使用通用形态分析GMA算法进行数据分析计算；D、以平行志愿的方式，给考生显示院校专业的适合指数，适合指数越高的选择越适合考试的实际。其中，所述步骤C具体包括：根据历年高考数据建立的预测模型，结合当年度各大学各专业在考生所在省份的招生计划和考生个性化选择，用GMA分析算法根据考生的高考分数和个性化选择快速计算符合考生情况的所有大学和专业匹配，并用多属性决策算法为平行志愿中的各志愿栏推荐学校与专业，计算系统推荐大学的整体安全指数和适合指数，并对推荐大学中所有符合考生兴趣爱好的每个专业提供预测的录取人数、录取门槛分和录取安全分。本专利技术的基于通用形态分析模型的高考志愿填报推荐系统及其方法，具有如下有益效果：采用本专利技术的基于通用形态分析模型的高考志愿填报推荐系统，能够对历年全国高考的数据建立数学模型，结合高考后公布的考生成绩的一分一档表及录取分数线精准预测各校各专业的录取分，并利用通用形态分析算法和大数据辅助多属性决策方法为每年一度的高考考生提供科学、智能、量化的高考志愿填报快速评估服务。与同类产品仅提供单一数据不同，该高考志愿填报推荐系统通过科学的数学模型高精度预测出各院校的每个专业当年录取的“安全分”和“门槛分”两类数据。运用该数学模型，输入相同的数据，均会得到相同的结论，因此具有科学填报高考志愿的指导意义。附图说明图1为本专利技术实施例基于通用形态分析模型的高考志愿填报推荐系统的分数预测模型示意图；图2为本专利技术实施例基于通用形态分析模型的高考志愿填报推荐系统的组成架构示意图；图3为本专利技术图2所示高考志愿填报推荐系统使用通用形态分析的过程示意图。具体实施方式下面结合附图及本专利技术的实施例对本专利技术作进一步详细的说明。图1为本专利技术实施例基于通用形态分析模型的高考志愿填报推荐系统的分数预测模型示意图。如图1所示，该基于通用形态分析模型的高考志愿填报推荐系统的分析预测模型，主要基于历年高考数据(至少收集5年以上的每个院校专业录取分数线、录取人数等数据)，结合当年各院校各专业的招生计划数据以及采用相关的数据算法(例如，利用大数据技术多属性决策算法，包括DEA、SAW、AHP、TOPSIS等)进行计算，从而计算得出每个院校的录取门槛分和安全分两类数据，以及安全指数和适合指数。这里，所述安全分是预测录取分数段中的较高分数，一旦达到或超过就有很大把握录取；所述门槛分则是预测录取分数段中的较低分数，如果达不到该分数则被录取的可能性将很小。图2为本专利技术实施例基于通用形态分析模型的高考志愿填报推荐系统的组成架构示意图。如图2所示，该基于通用形态分析模型的高考志愿填报推荐系统，主要包括参数录入程序模块、录取分预测程序模块、志愿推荐程序模块和结果显示程序模块。所述志愿推荐程序模块还包括个性化度量程序模块和通用形态分析程序模块。其中：所述参数录入程序模块，用于通过参数录入程序界面输入考分、职业规划、专业喜好、地域喜好等考生参数，计算符合考生情况的大学与专业，并按目标省份志愿填报模式的要求向考生推荐大学及该大学所设专业与考生的兴趣相关的专业及录取信息。所述录取分预测程序模块，根据历年高考数据预测指定省份招生的各大学每个专业的当年录取分数线，包括门槛分和安全分。参考图1，为采用所述分数预测模型对当年录取分数线进行预测的实本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于通用形态分析模型的高考志愿填报推荐系统，其特征在于，包括参数录入程序模块、录取分预测程序模块、志愿推荐程序模块和结果显示程序模块；其中：所述参数录入程序模块，用于通过参数录入程序界面输入考分、职业规划、专业喜好、地域喜好的考生参数，计算符合考生情况的大学与专业；所述录取分预测程序模块，根据历年高考数据预测指定省份招生的各大学每个专业的当年录取分数线；所述志愿推荐程序模块，用于存储计算好的数据，根据目标省份的志愿填报模式和内置的多种数据处理的算法模型，计算得出各志愿栏推荐的院校和专业，以及经过数据分析过程计算出的被推荐大学的整体安全指数和适合指数，推荐大学中所有符合考生兴趣爱好的每个专业提供预测的录取人数、录取门槛分和录取安全分信息；所述结果显示程序模块，用于显示经所述参数录入程序模块输入的参数，并用于显示所述志愿推荐程序模块输出的志愿推荐结果信息。

【技术特征摘要】
1.一种基于通用形态分析模型的高考志愿填报推荐系统，其特征在于，包括参数录入程序模块、录取分预测程序模块、志愿推荐程序模块和结果显示程序模块；其中：所述参数录入程序模块，用于通过参数录入程序界面输入考分、职业规划、专业喜好、地域喜好的考生参数，计算符合考生情况的大学与专业；所述录取分预测程序模块，根据历年高考数据预测指定省份招生的各大学每个专业的当年录取分数线；所述志愿推荐程序模块，用于存储计算好的数据，根据目标省份的志愿填报模式和内置的多种数据处理的算法模型，计算得出各志愿栏推荐的院校和专业，以及经过数据分析过程计算出的被推荐大学的整体安全指数和适合指数，推荐大学中所有符合考生兴趣爱好的每个专业提供预测的录取人数、录取门槛分和录取安全分信息；所述结果显示程序模块，用于显示经所述参数录入程序模块输入的参数，并用于显示所述志愿推荐程序模块输出的志愿推荐结果信息。2.根据权利要求1所述基于通用形态分析模型的高考志愿填报推荐系统，其特征在于，所述参数录入程序模块，还支持按目标省份志愿填报模式的要求向考生推荐大学及该大学所设专业与考生的兴趣相关的专业及录取信息。3.根据权利要求1所述基于通用形态分析模型的高考志愿填报推荐系统，其特征在于，所述志愿推荐程序模块还包括：个性化度量程序模块，用于考生根据自己个人的喜好对每个指标进行设置，制定出完全个性化的模型；和，通用形态分析程序模块，用于根据历年高考数据建立的预测模型，利用该预测模型结合当年度各大学各专业在考生所在省份的招生计划和考生个性化选择，用GMA分析算法根据考...

【专利技术属性】
技术研发人员：王杰，王新宇，
申请(专利权)人：北京天瀚科技有限责任公司，
类型：发明
国别省市：北京,11