一种高考志愿专业推荐系统及其数据处理方法技术方案

本发明专利技术公开了一种高考志愿专业推荐系统及其数据处理方法，涉及数据处理技术领域。高考志愿专业推荐系统包括数据采集端口、数据处理服务器端口和数据反馈端口，所述数据采集端口用于采集学生的高考名次、高考分数和意向数据，且通过互联网采集院校位置和录取数据情况，所述数据处理服务器端口用于对数据进行处理计算得出初选院校的录取概率和推荐度，本发明专利技术通过学生数据采集模块和院校数据采集模块对学生意向、学生数据和院校数据进行采集筛选，学生根据意向对意向院校、意向专业和意向地区进行权重赋值，对各院校录取概率进行计算﹐并计算得出推荐度﹐最终根据录取概率和推荐度得到最终推荐结果。荐度得到最终推荐结果。荐度得到最终推荐结果。

【技术实现步骤摘要】
一种高考志愿专业推荐系统及其数据处理方法


[0001]本专利技术涉及数据处理
，特别涉及一种高考志愿专业推荐系统及其数据处理方法。

技术介绍

[0002]当前，国内已有多种模型结合大数据和机器学习算法对考生志愿进行推荐，网络上可以找到各院校的相关信息以及录取的分数线等，但高考志愿推荐面临着诸多挑战，比如如何判定影响分数线的因素、如何获取真实可靠的高考历年数据、无法获取考生详细报考数据导致无法使用如协同过滤等传统推荐算法；尤其是近年来随着我国新一轮高考改革的开始，许多历史数据不再适用，当前的志愿推荐方法往往存在数据依赖较强、最低投档分数线预测误差较大、推荐结果不够直观的问题，同时在现有技术中大部分推荐系统推荐时仅考虑了考生的分数，没有结合考生的偏好，如地区偏好、专业偏好等辅助信息，本专利技术是为了解决这一问题，提出一种高考志愿专业推荐系统及其数据处理方法。

技术实现思路

[0003]本专利技术的主要目的在于提供一种高考志愿专业推荐系统及其数据处理方法，能够有效解决
技术介绍
中的问题：当前的志愿推荐方法往往存在数据依赖较强、最低投档分数线预测误差较大、推荐结果不够直观的问题，同时在现有技术中大部分推荐系统推荐时仅考虑了考生的分数，没有结合考生的偏好，如地区偏好、专业偏好等辅助信息。
[0004]为实现上述目的，本专利技术采取的技术方案为：
[0005]一种高考志愿专业推荐系统，包括数据采集端口、数据处理服务器端口和数据反馈端口，所述数据采集端口用于采集学生的高考名次、高考分数和意向数据，且通过互联网采集院校位置和录取数据情况，所述数据处理服务器端口用于对数据进行处理计算得出初选院校的录取概率和推荐度，所述数据反馈端口用于向学生反馈推荐的院校和专业，并且反馈录取概率和推荐度；
[0006]其中，所述数据采集端口包括学生数据采集模块和院校数据采集模块，所述学生数据采集模块包括高考分数采集单元、意向院校采集单元、意向专业采集单元、高考名次采集单元和意向地区采集单元，所述高考分数采集单元用于采集学生的高考分数数据X
f
，所述高考名次采集单元用于采集学生在本省的高考名次X
m
，所述意向院校采集单元用于采集学生的意愿院校数据P
m
，所述意向地区采集单元用于采集学生的意愿地区数据P
l
，所述意向专业采集单元用于采集学生的意愿专业数据P
q
；
[0007]其中，所述院校数据采集模块包括院校录取率采集单元、综合实力排名采集单元、排名预测分数采集单元、优势专业排名采集单元和录取位次相差采集单元，所述院校录取率采集单元用于采集院校十年来的录取率的平均值X1，所述综合实力排名采集单元用于采集院校的综合排名数据X2，所述排名预测分数采集单元用于采集录取排名对应的分数值X3，
同时计算最低分数相差百分比f，其中，X
o
为考试的满分值，所述优势专业排名用于采集院校的优势专业的排名数据X4，所述录取位次相差采集单元用于采集位次差的离散程度X5，其中，位次差的离散程度X5的计算公式为其中，m为近n年来录取名次的平均值，mi为近n年的每年的录取名次的最大值；
[0008]所述数据处理服务器端口包括数据分类单元、权重特征计算单元、录取概率计算单元、推荐度计算单元和推荐度排列输出单元，所述数据分类单元用于将数据采集端口采集的数据进行分类，权重特征计算单元用于根据意向限定的场景不同从而计算不同的权重，所述录取概率计算单元用于计算学生在该学校的录取概率，所述推荐度计算单元用于计算高校的推荐度，所述推荐度排列输出单元用于将推荐度按照降序排序输出。
[0009]本专利技术进一步的改进在于，所述数据处理服务器端口中包括不限定意向推荐策略，所述不限定意向推荐策略的具体步骤为：
[0010]1)学生导入高考分数数据X
f
和高考本省名次X
m
；
[0011]2)按照高校排名初筛出n个学生高考名次五年之间至少一年能够录取的院校；
[0012]3)进行录取概率I和权重特征计算，并将录取概率按照降序排列；4)将录取概率I带入推荐度计算公式，计算推荐度O，在推荐度中选择推荐度O最高的两所院校和专业推荐，其中所述录取概率I的计算公式为：I＝0.8X1+0.1f+0.07X3+0.03X5，所述推荐度O的计算公式为其中M为全部高校数量。
[0013]本专利技术进一步的改进在于，所述数据处理服务器端口中包括限定地区意向推荐策略，所述限定地区意向推荐策略的具体步骤为：
[0014]1)学生导入高考分数数据X
f
、高考本省名次X
m
和限定的城市；
[0015]2)按照地区内高校排名初筛出10个学生高考名次五年之间至少一年能够录取的院校；
[0016]3)进行录取概率I和权重特征计算，并将录取概率按照降序排列；
[0017]4)将录取概率I带入推荐度计算公式，计算推荐度O，在推荐度中选择推荐度O最高的两所院校和专业推荐，其中所述录取概率I的计算公式为：I＝0.8X1+0.1f+0.07X3+0.03X5，所述推荐度O的计算公式为其中M为地区内全部高校数量；
[0018]5)若地区内全部高校数量的计算的录取概率都小于百分之七十，在输出推荐度O最高的两所本地区院校和专业推荐的同时，则处理器计算该地区和与该地区经济体量相同的高校的录取概率，其中地区以市为单位，再次按照录取概率降序排列进行补充给予参考。
[0019]本专利技术进一步的改进在于，所述数据处理服务器端口中包括限定专业意向推荐策略，所述限定专业意向推荐策略的具体步骤为：
[0020]1)学生导入高考分数数据X
f
、高考本省名次X
m
和限定的专业；
[0021]2)在高校招录表中查找招录该相关专业的院校，从查找后的院校中初筛出10个学
生高考名次五年之间至少一年能够录取的院校，并获得采集院校的优势专业的排名数据X4；
[0022]3)进行录取概率I和权重特征计算，并将录取概率按照降序排列；
[0023]4)将录取概率I带入推荐度计算公式，计算推荐度O，在推荐度中选择推荐度O最高的两所院校推荐，其中所述录取概率I的计算公式为：I＝0.8X1+0.1f+0.07X3+0.03X5，所述推荐度O的计算公式为其中M为全部高校数量，而D为开设相关专业的数量；
[0024]5)若全部高校的相关专业的计算的录取概率都小于百分之七十，在输出推荐度O最高的两所本地区院校和专业推荐的同时，处理器计算高校的该专业相近专业的录取概率，其中相近专业以类为单位(如电子信息类、电子通信类)，再次按照录取概率降序排列进行补充给予参考。
[0025]本专利技术进一步的改进在于，所述数据处理服务器端口中还包括限定院校意向推荐策略，所述限定院校意向推荐策略包括以下步骤：
[0026]1)学生导入高考分数数据X
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种高考志愿专业推荐系统，其特征在于：包括数据采集端口、数据处理服务器端口和数据反馈端口，所述数据采集端口用于采集学生的高考名次、高考分数和意向数据，且通过互联网采集院校位置和录取数据情况，所述数据处理服务器端口用于对数据进行处理计算得出初选院校的录取概率和推荐度，所述数据反馈端口用于向学生反馈推荐的院校和专业，并且反馈录取概率和推荐度；其中，所述数据采集端口包括学生数据采集模块和院校数据采集模块，所述学生数据采集模块包括高考分数采集单元、意向院校采集单元、意向专业采集单元、高考名次采集单元和意向地区采集单元，所述高考分数采集单元用于采集学生的高考分数数据X
f
，所述高考名次采集单元用于采集学生在本省的高考名次X
m
，所述意向院校采集单元用于采集学生的意愿院校数据P
m
，所述意向地区采集单元用于采集学生的意愿地区数据P
l
，所述意向专业采集单元用于采集学生的意愿专业数据P
q
；其中，所述院校数据采集模块包括院校录取率采集单元、综合实力排名采集单元、排名预测分数采集单元、优势专业排名采集单元和录取位次相差采集单元，所述院校录取率采集单元用于采集院校十年来的录取率的平均值X1，所述综合实力排名采集单元用于采集院校的综合排名数据X2，所述排名预测分数采集单元用于采集录取排名对应的分数值X3，同时计算最低分数相差百分比f，其中，X
o
为考试的满分值，所述优势专业排名用于采集院校的优势专业的排名数据X4，所述录取位次相差采集单元用于采集位次差的离散程度X5，其中，位次差的离散程度X5的计算公式为其中，m为近n年来录取名次的平均值，m
i
为近n年的每年的录取名次的最大值。2.根据权利要求1所述的一种高考志愿专业推荐系统，其特征在于：所述数据处理服务器端口包括数据分类单元、权重特征计算单元、录取概率计算单元、推荐度计算单元和推荐度排列输出单元，所述数据分类单元用于将数据采集端口采集的数据进行分类，权重特征计算单元用于根据意向限定的场景不同从而计算不同的权重，所述录取概率计算单元用于计算学生在该学校的录取概率，所述推荐度计算单元用于计算高校的推荐度，所述推荐度排列输出单元用于将推荐度按照降序排序输出。3.根据权利要求2所述的一种高考志愿专业推荐系统，其特征在于：所述数据处理服务器端口中包括不限定意向推荐策略，所述不限定意向推荐策略的具体步骤为：1)学生导入高考分数数据X
f
和高考本省名次X
m
；2)按照高校排名初筛出n个学生高考名次五年之间至少一年能够录取的院校；3)进行录取概率I和权重特征计算，并将录取概率按照降序排列；4)将录取概率I带入推荐度计算公式，计算推荐度O，在推荐度中选择推荐度O最高的两所院校和专业推荐，其中所述录取概率I的计算公式为：I＝0.8X1+0.1f+0.07X3+0.03X5，所述推荐度O的计算公式为其中M为全部高校数量。4.根据权利要求3所述的一种高考志愿专业推荐系统，其特征在于：所述数据处理服务
器端口中包括限定地区意向推荐策略，所述限定地区意向推荐策略的具体步骤为：1)学生导入高考分数数据X
f
、高考本省名次X
m
和限定的城市...

【专利技术属性】
技术研发人员：郦晓林，
申请(专利权)人：宅人桥南京网络科技有限公司，
类型：发明
国别省市：