一种基于大数据分析的高考志愿评估推荐方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种基于大数据分析的高考志愿评估推荐方法及系统，涉及数据处理领域，其中，所述方法包括：采集获得学校的基础信息；获得用户的需求信息，对需求信息进行解析，获得需求解析结果；对需求解析结果进行约束分析，获得地域约束系数、专业约束系数和院校约束系数；通过基础信息构建院校筛选模型，通过地域约束系数、专业约束系数和院校约束系数构建特征约束层，将特征约束层耦合至院校筛选模型；获得用户的分数数据；将分数数据输入院校筛选模型，输出志愿推荐结果；将志愿推荐结果发送至用户。解决了现有技术中针对高考志愿的评估推荐精准性不足，进而造成高考志愿的评估推荐效果不佳的技术问题。推荐效果不佳的技术问题。推荐效果不佳的技术问题。

【技术实现步骤摘要】
一种基于大数据分析的高考志愿评估推荐方法及系统


[0001]本专利技术涉及数据处理领域，具体地，涉及一种基于大数据分析的高考志愿评估推荐方法及系统。

技术介绍

[0002]高考是人生的转折点，高考志愿的填报直接决定了考生能否被理想的大学录取。随着高考人数的不断增多，高考志愿的填报压力越来越大。如何对高考志愿进行有效地评估推荐，从而优化高考志愿受到人们的广泛关注。
[0003]现有技术中，存在针对高考志愿的评估推荐精准性不足，进而造成高考志愿的评估推荐效果不佳的技术问题。

技术实现思路

[0004]本申请提供了一种基于大数据分析的高考志愿评估推荐方法及系统。解决了现有技术中针对高考志愿的评估推荐精准性不足，进而造成高考志愿的评估推荐效果不佳的技术问题。达到了提升高考志愿的评估推荐的精准性，实现对高考志愿进行智能、可靠、科学的评估推荐，提升高考志愿的评估推荐质量，有效帮助考生规避高考志愿的填报风险的技术效果。
[0005]鉴于上述问题，本申请提供了一种基于大数据分析的高考志愿评估推荐方法及系统。
[0006]第一方面，本申请提供了一种基于大数据分析的高考志愿评估推荐方法，其中，所述方法应用于一种基于大数据分析的高考志愿评估推荐系统，所述方法包括：采集获得学校的基础信息，其中，所述基础信息具有时间标识；获得用户的需求信息，对所述需求信息进行解析，获得需求解析结果；对所述需求解析结果进行约束分析，获得地域约束系数、专业约束系数和院校约束系数；通过所述基础信息构建院校筛选模型，通过所述地域约束系数、所述专业约束系数和所述院校约束系数构建特征约束层，将所述特征约束层耦合至所述院校筛选模型；获得所述用户的分数数据，其中，所述分数数据带有地域标识，将所述分数数据输入所述院校筛选模型，输出志愿推荐结果；将所述志愿推荐结果发送至所述用户。
[0007]第二方面，本申请还提供了一种基于大数据分析的高考志愿评估推荐系统，其中，所述系统包括：学校信息采集模块，所述学校信息采集模块用于采集获得学校的基础信息，其中，所述基础信息具有时间标识；需求解析模块，所述需求解析模块用于获得用户的需求信息，对所述需求信息进行解析，获得需求解析结果；约束分析模块，所述约束分析模块用于对所述需求解析结果进行约束分析，获得地域约束系数、专业约束系数和院校约束系数；构建模块，所述构建模块用于通过所述基础信息构建院校筛选模型，通过所述地域约束系数、所述专业约束系数和所述院校约束系数构建特征约束层，将所述特征约束层耦合至所述院校筛选模型；志愿推荐模块，所述志愿推荐模块用于获得所述用户的分数数据，其中，所述分数数据带有地域标识，将所述分数数据输入所述院校筛选模型，输出志愿推荐结果；
推荐结果发送模块，所述推荐结果发送模块用于将所述志愿推荐结果发送至所述用户。
[0008]第三方面，本申请还提供了一种电子设备，包括：存储器，用于存储可执行指令；处理器，用于执行所述存储器中存储的可执行指令时，实现本申请提供的一种基于大数据分析的高考志愿评估推荐方法。
[0009]第四方面，本申请还提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机程序，该程序被处理器执行时,实现本申请提供的一种基于大数据分析的高考志愿评估推荐方法。
[0010]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0011]通过对用户的需求信息进行解析，获得需求解析结果；通过对需求解析结果进行约束分析，获得地域约束系数、专业约束系数和院校约束系数；通过学校的基础信息构建院校筛选模型，通过地域约束系数、专业约束系数、院校约束系数构建特征约束层，并将特征约束层耦合至院校筛选模型；通过将用户的分数数据输入院校筛选模型，输出志愿推荐结果，并将志愿推荐结果发送至用户。达到了提升高考志愿的评估推荐的精准性，实现对高考志愿进行智能、可靠、科学的评估推荐，提升高考志愿的评估推荐质量，有效帮助考生规避高考志愿的填报风险的技术效果。
[0012]上述说明仅是本申请技术方案的概述，为了能够更清楚了解本申请的技术手段，而可依照说明书的内容予以实施，并且为了让本申请的上述和其它目的、特征和优点能够更明显易懂，以下特举本申请的具体实施方式。
附图说明
[0013]为了更清楚地说明本公开实施例的技术方案,下面将对本公开实施例的附图作简单地介绍。明显地，下面描述中的附图仅仅涉及本公开的一些实施例,而非对本公开的限制。
[0014]图1为本申请一种基于大数据分析的高考志愿评估推荐方法的流程示意图；
[0015]图2为本申请一种基于大数据分析的高考志愿评估推荐方法中通过院校波动反馈值进行院校筛选模型中院校的波动标识的流程示意图；
[0016]图3为本申请一种基于大数据分析的高考志愿评估推荐系统的结构示意图；
[0017]图4为本申请示例性电子设备的结构示意图。
[0018]附图标记说明：学校信息采集模块11，需求解析模块12，约束分析模块13，构建模块14，志愿推荐模块15，推荐结果发送模块16，处理器31，存储器32，输入装置33，输出装置34。
具体实施方式
[0019]本申请通过提供一种基于大数据分析的高考志愿评估推荐方法及系统。解决了现有技术中针对高考志愿的评估推荐精准性不足，进而造成高考志愿的评估推荐效果不佳的技术问题。达到了提升高考志愿的评估推荐的精准性，实现对高考志愿进行智能、可靠、科学的评估推荐，提升高考志愿的评估推荐质量，有效帮助考生规避高考志愿的填报风险的技术效果。
[0020]实施例一
[0021]请参阅附图1，本申请提供一种基于大数据分析的高考志愿评估推荐方法，其中，
所述方法应用于一种基于大数据分析的高考志愿评估推荐系统，所述方法具体包括如下步骤：
[0022]步骤S100：采集获得学校的基础信息，其中，所述基础信息具有时间标识；
[0023]步骤S200：获得用户的需求信息，对所述需求信息进行解析，获得需求解析结果；
[0024]步骤S300：对所述需求解析结果进行约束分析，获得地域约束系数、专业约束系数和院校约束系数；
[0025]具体而言，对多个院校进行信息采集，获得基础信息。对用户进行高考志愿需求参数采集，获得需求信息。进而，对需求信息进行解析，获取需求解析结果，并对需求解析结果进行约束评价，获得地域约束系数、专业约束系数和院校约束系数。其中，所述基础信息包括多个院校的院校名称信息、院校位置信息、教师信息、科研成果信息、综合排名数据、本地报考分数、报考热度、专业综合排行信息、院校专业、专业录取分数。且，所述基础信息具有时间标识。所述用户可以为使用所述一种基于大数据分析的高考志愿评估推荐系统进行智能化高考志愿评估推荐的任意考生。所述需求信息包括用户的高考志愿需求信息。所述需求解析结果包括需求信息对应的地域需求、专业需求、院校需求。所述地域约束系数是用于表征用户的高考志愿对应的地域需求范围大小的参数。用户的高考志愿对应的地域需本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于大数据分析的高考志愿评估推荐方法，其特征在于，所述方法包括：采集获得学校的基础信息，其中，所述基础信息具有时间标识；获得用户的需求信息，对所述需求信息进行解析，获得需求解析结果；对所述需求解析结果进行约束分析，获得地域约束系数、专业约束系数和院校约束系数；通过所述基础信息构建院校筛选模型，通过所述地域约束系数、所述专业约束系数和所述院校约束系数构建特征约束层，将所述特征约束层耦合至所述院校筛选模型；获得所述用户的分数数据，其中，所述分数数据带有地域标识，将所述分数数据输入所述院校筛选模型，输出志愿推荐结果；将所述志愿推荐结果发送至所述用户。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法包括：根据所述基础信息获得院校的教师信息、科研成果信息，通过所述教师信息和所述科研成果信息生成第一院校评价指标；基于所述基础信息获得院校的综合排名数据，根据所述综合排名数据生成第二院校评价指标；获得院校的本地报考分数和报考热度，根据所述本地报考分数和所述报考热度生成第三院校评价指标；通过所述第一院校评价指标、所述第二院校评价指标和所述第三院校评价指标生成院校评价值；通过所述院校评价值构建所述院校筛选模型。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法包括：根据所述基础信息获得院校的专业综合排行信息；采集获得院校专业的就业职位，根据就业职位与院校专业的相关度分布获得第一关联值；获得满足预设关联值的关联就业职位信息，根据所述关联就业职业信息获得平均工作待遇；根据所述平均工作待遇生成第二关联值；根据所述专业综合排行信息、所述第一关联值、所述第二关联值生成专业评价值；根据所述专业评价值和所述院校评价值构建所述院校筛选模型。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法包括：根据所述基础信息获得院校的专业录取分数；对所述专业录取分数进行时间影响权重分布，获得时间影响权重分布结果；获得标准分数线，通过所述标准分数线和所述专业录取分数进行录取分布真值计算，获得录取分布真值；根据所述时间影响权重分布结果对所述录取分布真值进行加权计算，根据加权计算结果、所述专业评价值和所述院校评价值构建所述院校筛选模型。5....

【专利技术属性】
技术研发人员：庞文森，陈文涛，林莹，
申请(专利权)人：厦门市德道优升教育服务有限公司，
类型：发明
国别省市：