一种综合评价推荐方法技术

本发明专利技术公开了一种综合评价推荐方法，涉及大数据处理技术领域，所述综合评价推荐方法包括：由调查问卷结果判断学生受学生特质、平时成绩、学科喜好、职业倾向、父母意见五个指标的影响；设向量V＝{V1,V2,...,V6}＝{物理,化学,生物,历史,政治,地理}来表示评价集；评价集表示当只考虑一个指标的时候应选择的学科都有哪些；根据选科的影响因素每个学生均存在五个评价集；建立均衡平均型评价矩阵；根据均衡性评价矩阵得出综合评价结果。本发明专利技术综合多种影响学生选科因素，进行高考选科，达成了学生、教师、家长对学生选科事项的一致认同。家长对学生选科事项的一致认同。家长对学生选科事项的一致认同。

【技术实现步骤摘要】
一种综合评价推荐方法
[0001]本专利技术是专利技术名称为“基于模糊评价法的新高考选科决策方法”的分案申请，其中，母案的申请号为202010446138.X，申请日为2020.05.25。


[0002]本专利技术涉及大数据处理
，特别是涉及一种综合评价推荐方法。

技术介绍

[0003]高中学生的选科关乎高考，应当谨慎准确地进行选择，因此应当从多方面综合考量。传统的选科推荐算法只使用学生的成绩作为唯一变量，这会导致学生无法选择自己感兴趣的选科，进而可能出现学生对学习的兴趣下降的情况。其次，学生想选择的大学专业的限选科目可能并不是依成绩选科前三的科目。另外，经研究表明，家庭情况对学生选科也存在一定能够影响。
[0004]但是，目前尚不存在综合学生的成绩、学生自己的兴趣以及学生家庭环境等因素进行高考选科的决策方法。

技术实现思路

[0005]本专利技术的目的是提供一种综合评价推荐方法，综合包括学生成绩、学生兴趣以及学生家庭环境在内的多种影响学生选科因素，进行高考选科。
[0006]为实现上述目的，本专利技术提供了如下方案：
[0007]一种综合评价推荐方法，包括：
[0008]获取实验数据集；所述实验数据集为学生的高一考试成绩排名和调查问卷结果；其中，调查问卷的内容包括学科喜好排序，父母意见，学生特质以及理想职业；
[0009]根据所述实验数据集确定评价向量；所述评价向量为V＝{V1，V2，V3，V4，V5，V6}＝{物理，化学，生物，历史，政治，地理}，其中，若学科为被选学科则向量值为1，若学科为未选学科则向量值为0；
[0010]所述评价向量包括第一评价向量、第二评价向量、第三评价向量、第四评价向量和第五评价向量；所述第一评价向量根据所述高一考试成绩排名确定，所述第二评价向量根据所述学科喜好排序确定，所述第三评价向量根据所述理想职业确定，所述第四评价向量根据所述父母意见确定，所述第五评价向量根据所述学生特质确定；
[0011]根据所述第一评价向量、所述第二评价向量、所述第三评价向量、所述第四评价向量和所述第五评价向量得到均衡平行型评价矩阵；
[0012]对所述均衡平行型评价矩阵进行模糊变换，得到模糊综合评价结果。
[0013]可选地，所述第五评价向量根据所述学生特质确定的步骤，具体包括：
[0014]使用基于用户的协同过滤算法在考虑学生特质因素时做出推荐。
[0015]可选地，所述使用基于用户的协同过滤算法在考虑学生特质因素时做出推荐，具体包括：
[0016]根据所述调查问卷结果确定学生特质向量X
x
；
[0017]根据余弦相似度公式计算相似度值；其中，X3表示选科组合向量；
[0018]根据多个所述相似度值，确定最大相似度值；所述最大相似度值对应的选科组合向量为标记选科组合向量；
[0019]将所述标记选科组合向量确定为第五评价向量。
[0020]可选地，所述对所述均衡平行型评价矩阵进行模糊变换，得到模糊综合评价结果，具体包括：
[0021]根据公式B＝A
·
R得到模糊综合评价结果；
[0022]其中，A＝[0.33，0.28，0.2，0.11，0.08]，R表示均衡平行型评价矩阵。
[0023]为达上述目的，本专利技术还提供了如下技术方案：
[0024]一种综合评价推荐方法，包括：
[0025]由调查问卷结果判断学生受学生特质、平时成绩、学科喜好、职业倾向、父母意见五个指标的影响；
[0026]设向量V＝{V1,V2,...,V6}＝{物理,化学,生物,历史,政治,地理}来表示评价集；所述评价集表示当只考虑一个指标的时候应选择的学科都有哪些；根据选科的影响因素每个学生均存在五个评价集；
[0027]建立均衡平均型评价矩阵；
[0028]根据所述均衡性评价矩阵得出综合评价结果。
[0029]可选地，所述由调查问卷结果判断学生受学生特质、平时成绩、学科喜好、职业倾向、父母意见五个指标的影响，具体包括：
[0030]设U＝{u1,u2,...,u5}＝{学生特质,平时成绩,学科喜好,职业倾向,父母意见}表示五种指标的因素值。
[0031]可选地，所述综合评价推荐方法还包括：
[0032]使用基于用户的协同过滤算法在考虑学生特质因素时做出推荐，使用会话式决策方法根据职业倾向做出推荐。
[0033]根据本专利技术提供的具体实施例，本专利技术公开了以下技术效果：
[0034]结合学生的考试成绩排名、学科喜好排序、父母意见、学生特质以及理想职业，基于模糊综合评价法，由定性评价转化为定量评价；通过对量化的指标进行打分评价得出综合评价结果进而进行准确的推荐，进而达成学生、教师、家长对学生选科事项的一致认同，学生选择了自身喜欢且最适合自身的科目，家长也在选择了想要子女选择的科目，教师也依据学生特质选择了最优的科目。
附图说明
[0035]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专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图
获得其他的结构示意图。
[0036]图1为本专利技术综合评价推荐方法中推荐选科条件组合示意图；
[0037]图2是本专利技术综合评价推荐方法中目标用户的选科组合示意图；
[0038]图3是本专利技术综合评价推荐方法的选科流程框图。
具体实施方式
[0039]下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。
[0040]实施例1
[0041]如图1、图2和图3所示，本专利技术综合评价推荐方法，实验数据集为某中学已进行过选科的现高二学生的高一考试成绩排名以及调查问卷结果,调查问卷内容包括为考察推理能力、思考方式、逻辑思维能力等方面的题目，认为影响选科的因素的百分比，学科喜好排序，以及理想职业。
[0042]据社会人口统计学信息，学生的特征由学生特点、学校环境以及家庭环境组成的，性格特质、思考方式、目标兴趣都不同的学生会做出不同的决定，通过学生在校期间的考试成绩来描述学生学校环境方面的特征，并要求学生根据自己的喜好对六门待选课程进行排名。此外，学生的决定往往会参考家长意见，因此可认为以上内容会对学生的选科决策造成影响，选取学生特质、平时成绩、学科喜好、职业倾向、父母意见为影响因子，分析五个因子的重要程度，综合以上学生特质、平时成绩、学科喜好、职业倾向和父母意见五个影响因素，进而应用模糊综合评价法推荐给学生一个最合适的选科。
[0043]具体地，使用基于用户本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种综合评价推荐方法，其特征在于，所述综合评价推荐方法包括：获取实验数据集；所述实验数据集为学生的高一考试成绩排名和调查问卷结果；其中，调查问卷的内容包括学科喜好排序，父母意见，学生特质以及理想职业；根据所述实验数据集确定评价向量；所述评价向量为V＝{V1，V2，V3，V4，V5，V6}＝{物理，化学，生物，历史，政治，地理}，其中，若学科为被选学科则向量值为1，若学科为未选学科则向量值为0；所述评价向量包括第一评价向量、第二评价向量、第三评价向量、第四评价向量和第五评价向量；所述第一评价向量根据所述高一考试成绩排名确定，所述第二评价向量根据所述学科喜好排序确定，所述第三评价向量根据所述理想职业确定，所述第四评价向量根据所述父母意见确定，所述第五评价向量根据所述学生特质确定；根据所述第一评价向量、所述第二评价向量、所述第三评价向量、所述第四评价向量和所述第五评价向量得到均衡平行型评价矩阵；对所述均衡平行型评价矩阵进行模糊变换，得到模糊综合评价结果。2.根据权利要求1所述的综合评价推荐方法，其特征在于，所述第五评价向量根据所述学生特质确定的步骤，具体包括：使用基于用户的协同过滤算法在考虑学生特质因素时做出推荐。3.根据权利要求2所述的综合评价推荐方法，其特征在于，所述使用基于用户的协同过滤算法在考虑学生特质因素时做出推荐，具体包括：根据所述调查问卷结果确定学生特质向量X
x
；根据余弦相似度公式计算相似度值；其中，X3表示选科组合向量；根据多个所...

【专利技术属性】
技术研发人员：王静红，陈洋洋，周易，韩德林，范秀平，李笔，
申请(专利权)人：河北师范大学，
类型：发明
国别省市：