【技术实现步骤摘要】
录取分数线预测方法、装置、电子设备及可读存储介质
本申请涉及计算机
，具体而言，涉及一种录取分数线预测方法、装置、电子设备及可读存储介质。
技术介绍
高考是普通高等学校招生全国统一考试的简称，是中国境内学子想要实现自己大学梦想的途径，而志愿填报则是考生选择心仪院校及专业的重要环节。如果高考志愿填报不合理，常常会出现填报院校分数远低于考生分数导致分数浪费或者出现填报的院校分数高于考生分数导致落榜的情况。因此，考生进行合理的志愿填报十分重要，显而易见地，准确的预测心仪的院校及专业当年的录取分数线对于考生填报志愿是非常有帮助的。考生和家长一般采取的传统的志愿填报方式是依据各省(市)发放的高考指南手册中各院校的历年录取分数来估计当年各院校的录取分数，从而选择合适的院校和专业。但是采用传统的志愿填报方式能够获取到的信息很少，考生和家长无法获得心仪的院校专业的录取分数线，而专业的选择对考生毋庸置疑是非常重要的，如果考生无法很好地估计院校专业的录取分，往往会出现上了心仪的学校但上不了心仪的专业甚至落榜的情况。...
【技术保护点】
1.一种录取分数线预测方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取待预测院校的历史录取数据，对所述历史录取数据进行预划分，并对预划分后的历史录取数据进行预处理；/n根据预划分后的历史录取数据，计算录取难度系数，并基于所述录取难度系数及预处理后的历史录取数据，建立最终预测模型；/n根据所述最终预测模型，对所述待预测院校当年的录取分数线及各专业分数线进行预测。/n
【技术特征摘要】
1.一种录取分数线预测方法，其特征在于，所述方法包括：
获取待预测院校的历史录取数据，对所述历史录取数据进行预划分，并对预划分后的历史录取数据进行预处理；
根据预划分后的历史录取数据，计算录取难度系数，并基于所述录取难度系数及预处理后的历史录取数据，建立最终预测模型；
根据所述最终预测模型，对所述待预测院校当年的录取分数线及各专业分数线进行预测。
2.根据权利要求1所述的录取分数线预测方法，其特征在于，所述获取待预测院校的历史录取数据的步骤包括：
使用爬虫工具进行数据爬取，获取所述待预测院校所在省份在预设年份的各批次录取分数线、历史专业录取分数线、院校排名及专业热度排名；
获取人工收集的所述待预测院校在预设年份的招生计划信息、报考人数及学科评估结果，其中，所述招生计划信息包括所述待预测院校的各专业招生人数，所述学科评估结果包括所述待预测院校的各专业的评估等级。
3.根据权利要求1所述的录取分数线预测方法，其特征在于，预划分后的历史录取数据包括多个数据集，所述对预划分后的所述录取数据进行预处理的步骤包括：
根据预设的异常数据检测法对预划分后的历史录取数据中的各个数据集进行异常数据检测；
针对每个数据集，若检测得到该数据集中存在异常的样本数据的数量小于或等于预设概率，则剔除该存在异常的样本数据，否则，则对该存在异常的样本数据进行填补处理；
根据异常数据检测后的历史录取数据的均值及标准差，按以下公式对所述历史录取数据进行标准化处理：
其中，μ为数据变换后的历史录取数据的均值，σ为数据变换后的历史录取数据的标准差。
4.根据权利要求1所述的录取分数线预测方法，其特征在于，所述对所述历史录取数据进行预划分的步骤包括：
将所述历史录取数据按预设的院校基础特征及院校录取特征划分为院校数据集；
将所述历史录取数据按预设的专业基础特征及专业录取特征划分为专业数据集。
5.根据权利要求4所述的录取分数线预测方法，其特征在于，所述根据预划分后的历史录取数据，计算录取难度系数的步骤包括：
根据所述待预测院校在预设年份的招生计划人数及报考总人数，按以下公式计算院校录取难度系数：
其中，m为所述待预测院校在预设年份的招生计划人数，n为所述待预测院校在所述预设年份的报考总人数；
根据所述待预测院校在预设年份的专业招生计划人数、不同科类在不同批次...
【专利技术属性】
技术研发人员：林涛，范佳琪，吴芝明，黎鸣，
申请(专利权)人：四川大学，
类型：发明
国别省市：四川;51
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