基于关键因子摘取预估院校和专业调档分数递推映射算法制造技术

本发明专利技术公开了一种基于关键因子摘取预估院校和专业调档分数递推映射算法，属于数据科学与大数据技术领域。包括以下步骤：首先基于各院校和专业过去连续录取数据，运用算法进行递推计算，从而获取能代表各院校和专业当年调档要求的预估线差和名次；其次当省级招办公布了当年各批次各科类最低省控线分数和各科类一分一段表后，再将各院校和专业的预估线差与相应批次线分数相加，同时将预估名次与相应一分一段表中相同或极近似名次进行拟合映射，便可得到二个不同维度的院校和专业调档预估分数；二者即相互验证又互为补充，通过求取均衡值，最后就能获得满足各院校和专业当年调档要求的预估分数。

A recursive mapping algorithm based on key factor extraction to estimate the score of colleges and majors

【技术实现步骤摘要】
基于关键因子摘取预估院校和专业调档分数递推映射算法
本专利技术属于数据科学与大数据
，涉及数据管理、系统开发、海量数据分析与挖掘等大数据应用的三个主要层面，特别是指一种基于关键因子摘取预估院校和专业调档分数递推映射算法。
技术介绍
高考成绩、意愿、规则运用与分数指向是完成高考志愿填报决策的四大要素。而“分数指向”作为高考志愿填报最为依赖的决策信息，其分数指向的精度决定着能否被理想院校和心仪专业成功投、调档的准度。从国家层面上讲，竭力为广大考生填报高考志愿创造条件值得肯定，如教育部的“阳光工程”，明确要求各院校在下一年度夏季高考前必须发布历年分省分专业的录取信息和招生人数，极大地推动了各院校在招生信息披露透明度方面的自觉性；平行志愿投档规则的实施也诠释了高招“分数优先、遵循志愿”的公平、公正原则等。尽管如此，在“三知”(即知分、知线、知位)的情况下，还是有众多考生高分低报、或被调剂到无法接受的专业。于是乎，不去被录取院校报到的有之，开学没多久退学的有之。据不完全统计，目前在读高校的大一或大二新生，对所读院校和专业的不满意率高达45％以上，这里有考生自身的原因，但主要还是填报高考志愿的决策方法出现了问题。众所周知，院校和专业历年录取分数及对应位次的形成不是谁能事先确定的(招生人数除外)，而是当年适格考生意愿的集中表达。后续学子在填报高考志愿时通常都会参考院校和专业前面近几年的录取要求，然后根据自身意愿进行高考志愿填报，就这样年复一年地传承与积累，院校和专业历年录取数据链就此形成。所以，借鉴院校和专业历年录取数据，就成为填报高考志愿的首选步骤。但是，院校和专业历年录取数据是否可以直接引用或者变通使用呢？答案通常是否定的，原因有三：1.主观因素按照填报者的惯常思路，都想利用自身分数和位次所具备的相对竞争优势，最大化地被与之相匹配的院校和专业所投、调档，甚至连一分都不愿意浪费。但在实操中会发现，目标群可以先大范围圈定，通过排除法再逐渐缩小目标群范围，但到了具体填报各高考志愿时，由于各院校和专业志愿目标群的层次区分度模糊，能否一击中的被理想院校和心仪专业投、调档，不知所终。2.客观因素每年院校和专业的招生人数、招录专业、各批次上线人数、考生意愿特别是人才市场供求关系等因素都在发生变化。即使高考志愿填报是在三知(知分、知线、知位)状况下进行，但有一个关键信息仍然是不对称的，那就是位次更靠前考生的填报意愿，位次靠后的考生事先是很难全面预知的，这种客观不确定因素也决定着高考志愿填报具有某种程度的“冒险”性。3.录取规则“同一批次下，分数优先、遵循志愿、逐轮检索、一轮投档、不再补录”的平行志愿投档规则，使得院校和专业录取分数的跨度明显收窄(即录取最高分和录取最低分的差值)。仅凭参照院校和专业历年录取分数进行估测来指导高考志愿填报的经验决策，由于估分范围宽泛，使得各院校和专业志愿之间的区分度下降。以上三点，从不同视角剖析了现行高考志愿填报方法的不足。当然还有诸如政审、身体状况等其他条件也限制了投、调档的成功入围，所以急需一种能够准确预估院校和专业调档分数的科学方法。
技术实现思路
本专利技术提出了一种基于关键因子摘取预估院校和专业调档分数的递推映射算法，能够准确地预估出院校和专业的调档分数，极大提高考生被院校和专业顺利投、调档的可预知性。本专利技术的技术方案是这样实现的：一种基于关键因子摘取预估院校和专业调档分数递推映射算法，其特征在于，包括以下步骤：S1，基于各院校和专业的历年录取数据、省级招办公布的历年各批次各科类最低控制线和历年一分一段表，计算各院校和专业历年录取各分数段对应的线差；依据从历年一分一段表换算过来的分数与名次关系对应表，推导得出各院校和专业历年录取各分数段相对应的名次；S2，对各院校和专业历年录取分数的历年线差进行规律统计与综合，获取基于线差的调档分数预估公式；S3，根据省级招办公布的当年一分一段表，拟合基于名次的调档分数预估公式；S4，对基于线差的调档分数预估公式和基于名次的调档分数预估公式进行相互验证并求取均衡值，从而获得满足各院校和专业调档要求的预估分数/名次。作为本专利技术的一个优选实施例，步骤S2包括以下步骤：S201，提取指定年份的各院校和专业的历年录取分数段的线差；S202，等效历年线差数据链的变化规律；S203，计算各年份的综合线差，为代入刘氏定律计算院校及其专业的预估线差提供计算因子；S204，计算线差补偿值，为刘氏定律中难度调节系数μ的具体取值提供依据；S205，代入线差均值回归计算公式，得到各院校及其专业的预估线差Q：Q＝M+β+μ…………⑴在⑴式中，M为基本线差，其计算公式为M＝(JS1+JS2……+JSN)/N；JS1为上一年度的混合线差，JS2两年前的混合线差，JSN为N年前的混合线差；β为线差补偿值，计算公式为β＝[JS1-MIN(JS1：JSN)]；μ为难度调节系数；取值范围μ取决于科类和β；S206，将各院校及其专业的预估线差与省级招办发布的当年高考各批次最低控制线分数相加后便可得到各院校及其专业的预估调档分数。作为本专利技术的一个优选实施例，年份取值不应该超过4年。作为本专利技术的一个优选实施例，若难度调节系数μ针对院校的预估线差，其取值范围为[-4，4]，若难度调节系数μ针对专业的预估线差，其取值范围为[-3，3]。作为本专利技术的一个优选实施例，步骤S3包括以下步骤：S301，若各省级招办公布当年各科类的一分一段表，换算成分数与名次关系对应表；S302，运用同名分拟合等效算法对院校和专业的预估名次进行拟合等效，映射得到当年与名次相等或极近似值的对应分数：F(X)←x≈q→P(q)F(X)为当年的分数与名次关系映射表的函数表达式，自变量x为名次，应变量F(X)为对应的分数，F为函数关系；P(q)为从历年一分一段表中换算得到的分数与名次关系对应表的函数表达式，自变量q为名次，应变量P(q)为对应的分数，P为函数关系；该函数为最接近预估年份的分数与名次关系对应表的函数表达式；当x≈q条件满足时，对F(Xi)与P(qj)进行拟合，此时的F(Xi)应等效为P(qj)。作为本专利技术的一个优选实施例，根据各省级招办公布的历年一分一段表换算出分数与名次关系对应表；年份不超过4年。作为本专利技术的一个优选实施例，还包括以下步骤：S5，构建基于互联网的院校和专业预估分数匹配专用平台，为考生及其家长提供院校和专业志愿的信息交互以及各志愿顺序的自适应匹配，一站式完成高考志愿填报的所有工作。本专利技术的有益效果在于：能够准确地预估考生的录取概率，提高考生的录取可能性。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于关键因子摘取预估院校和专业调档分数递推映射算法，其特征在于，包括以下步骤：/nS1，基于各院校和专业的历年录取数据、省级招办公布的历年各批次各科类最低控制线和历年一分一段表，计算各院校和专业历年录取各分数段对应的线差；依据从历年一分一段表换算过来的分数与名次关系对应表，推导得出各院校和专业历年录取各分数段相对应的名次；/nS2，对各院校和专业历年录取分数的历年线差进行规律统计与综合，获取基于线差的调档分数预估公式；/nS3，根据省级招办公布的当年一分一段表，拟合基于名次的调档分数预估公式；/nS4，对基于线差的调档分数预估公式和基于名次的调档分数预估公式进行相互验证并求取均衡值，从而获得满足各院校和专业调档要求的预估分数/名次。/n

【技术特征摘要】
1.一种基于关键因子摘取预估院校和专业调档分数递推映射算法，其特征在于，包括以下步骤：
S1，基于各院校和专业的历年录取数据、省级招办公布的历年各批次各科类最低控制线和历年一分一段表，计算各院校和专业历年录取各分数段对应的线差；依据从历年一分一段表换算过来的分数与名次关系对应表，推导得出各院校和专业历年录取各分数段相对应的名次；
S2，对各院校和专业历年录取分数的历年线差进行规律统计与综合，获取基于线差的调档分数预估公式；
S3，根据省级招办公布的当年一分一段表，拟合基于名次的调档分数预估公式；
S4，对基于线差的调档分数预估公式和基于名次的调档分数预估公式进行相互验证并求取均衡值，从而获得满足各院校和专业调档要求的预估分数/名次。


2.根据权利要求1所述的基于关键因子摘取预估院校和专业调档分数递推映射算法，其特征在于，步骤S2包括以下步骤：
S201，提取指定年份的各院校和专业的历年录取分数段的线差；
S202，等效历年线差数据链的变化规律；
S203，计算各年份的综合线差，为代入刘氏定律计算院校及其专业的预估线差提供计算因子；
S204，计算线差补偿值，为刘氏定律中难度调节系数μ的具体取值提供依据；
S205，代入线差均值回归计算公式，得到各院校及其专业的预估线差Q：
Q＝M+β+μ…………⑴
在⑴式中，M为基本线差，其计算公式为M＝(JS1+JS2……+JSN)/N；JS1为上一年度的混合线差，JS2两年前的混合线差，JSN为N年前的混合线差；
β为线差补偿值，计算公式为β＝[JS1-MIN(JS1：JSN)]；
μ为难度调节系数；取值范围μ取决于科类和β；
S206，将各院校及其专业的预估线差与省级招办发布的当年高考各批次最低控制线分数相加后便可得到各院校及其专业的预估调档分数。
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【专利技术属性】
技术研发人员：刘安利，刘驰，
申请(专利权)人：西安指尖教育科技有限公司，
类型：发明
国别省市：陕西;61