【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...
【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...
【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
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