【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及线索管理，具体涉及一种招生线索管理方法。
技术介绍
1、在专家招生过程中，尤其是针对研究生的招生，有效地筛选和管理符合招生要求的线索至关重要。传统的招生线索管理方式主要依赖人工筛选和评估，然而这种方式效率低下，且无法精准地评估学生与特定专家或课程的匹配度。
2、中国专利《一种基于多维度数据模型的专业招生预测方法及系统》，公开号：cn109472414b，授权公告日：2021年09月03日，具体公开了获取每个学生成长档案、意向的高校数据、学生的选科情况、成绩情况、各高校历年分数线、招生数以及入取率；按批次筛选组成数据池，从数据池的学生的选科情况、成绩情况、高中历年的本科专科升学率情况、高校历年招生数、录取分数线情况和当前时间的招生政策六大维度进行分析，提取各维度数据特征；根据筛选出来的学生数据与院校的历年批次线、各省招生人数做交叉取交集，获取符合院校的学生数据，按招生政策来匹配预测得出对应招生的数据给学生。然而，此方法主要侧重于基于成绩的硬性条件筛选，并未考虑学生的个人兴趣、特长、科研经历等柔性条件，因此在评估学生与特定专家或课程的匹配度上显得不足，且前述专利并未明确提及如何在招生过程中确保学生信息的安全性。
技术实现思路
1、针对现有的获取招生线索后无法精准地评估学生与课程之间的匹配度的不足，本专利技术的目的在于提供一种招生线索管理方法，更精准地评估学生与课程的匹配度，同时注重学生信息的安全保护，提高招生效率和质量。
2、为实现上述目的，本专利
3、s1：加密传输并获取招生线索数据，所述招生线索数据中包括学生信息；
4、s2：根据预设的数据筛选策略对招生线索数据进行合并处理以生成匹配线索数据，并将匹配线索数据存储至封闭数据库中，并生成对应匹配线索；
5、s3：根据匹配线索数据在画像模型库中寻找匹配的课程画像模型，通过预设的线索匹配算法计算每一匹配线索与其对应的课程画像模型的匹配度，并根据匹配度加权以计算综合匹配结果；
6、s4：根据综合匹配结果，确定每条线索数据的潜在价值等级；
7、s5：根据不同的潜在价值等级生成对应学生信息的唯一解锁秘钥，通过预设的信息调取终端，在唯一解锁端口上传所述唯一解锁秘钥，以在封闭数据库中调取对应的学生信息。
8、本技术方案中，通过加密传输招生线索数据，确保了数据在传输过程中的安全性，有效防止数据泄露或被非法截获，同时，将学生信息存储在封闭数据库中，并通过生成唯一解锁秘钥的方式来调取信息，进一步增强了数据的安全性和学生隐私的保护。通过预设的数据筛选策略对招生线索数据进行合并处理，生成更为精准和有价值的匹配线索数据，不仅提高了数据的可利用性，还为后续的精准匹配奠定了基础，通过线索匹配算法，能够准确计算出每条线索与课程画像模型的匹配度，从而实现个性化的课程推荐。通过对线索数据进行综合匹配和潜在价值等级评定，招生人员可以更加直观地了解每条线索的潜在价值，从而优先处理高价值线索，提高招生工作的效率和成功率。同时，学生被推荐到最适合自己的课程，也有助于提升学生的学习体验和满意度。通过预设的信息调取终端和唯一解锁端口，招生人员可以随时随地调取所需的学生信息，而无需繁琐的手续或等待时间，大大提升了招生工作的效率和质量。
9、本专利技术还进一步设置为：所述步骤s2和步骤s3之间，还包括以下步骤以构建画像模型库：
10、a1：根据对应课程终端上传的课程特征数据以生成对应的特征关键词；
11、a2：将特征关键词通过预设的语言关联模型进行关联，以生成对应每一特征关键词的词库链表，每一词库链表对应每一特征关键词有若干关联词，每一关联词对应有一特征关联值；a3：将每一关联词与历史学生信息库进行关联以获得每一关联词的关联信息，所述关联信息包括历史关联特征、关联度数据以及适配度数据，关联度数据反映关联词与历史关联特征的关联度，所述适配度数据反映历史关联特征与对应课程的实际适配度；
12、a4：根据关联信息关联词库链表以生成所述课程画像模型，所述课程画像模型以关联词为关联节点的索引，并以关联信息为关联节点的内容。
13、本技术方案中，在步骤a1中，根据课程终端上传的丰富数据，精准地提炼出课程特征，进而生成对应的特征关键词，确保了画像模型的构建从课程的核心特征出发，为后续步骤奠定了坚实基础。随后，在步骤a2中，利用预设的语言关联模型，将这些特征关键词进行深度关联，不仅生成了与每个特征关键词相对应的词库链表，还为每个关联词赋予了一个特征关联值，从而丰富了画像模型的维度和深度，使其能够更全面地反映课程的特质。在步骤a3中，将每一个关联词与历史学生信息库进行精准匹配，获取到每个关联词的详细关联信息，这些信息包括历史关联特征、关联度数据以及适配度数据，为我们提供了关于课程与学生适配度的深入洞察。关联度数据和适配度数据精确地反映了关联词与历史关联特征之间的紧密程度，以及这些特征与对应课程的实际匹配程度。最后，在步骤a4中，利用这些丰富的关联信息，精心构建了课程画像模型。这个模型以关联词为索引，关联信息为内容，形成了一个立体、多维度的课程描绘，不仅提供了全面的课程视角，还为招生工作带来了前所未有的便利和精准度。通过实施这种招生线索管理方法，在步骤s2和s3之间引入了一系列精细化的流程，旨在构建一个全面而深入的画像模型库，从而提升了招生工作的智能化和精准度。
14、本专利技术还进一步设置为：所述数据筛选策略提取每一招生线索数据的数据内容以输入至预设的语义识别模型中，并通过语义识别模型修正数据内容以生成招生语义数据，对招生语义数据进行格式化归一处理以获得若干招生语义项以及对应的招生语义字段，将相同的招生语义项通过预设的置信计算算法计算对应招生语义字段的置信值，以便筛选置信值高于预设的招生语义字段以生成所述匹配线索数据。
15、本技术方案中，招生线索管理方法通过精细化的数据筛选策略，显著提升了招生工作的效率和准确性。首先提取每一条招生线索的数据内容，并将其输入到预设的语义识别模型中，通过这一模型，能够修正和完善数据内容，生成更为精准的招生语义数据。接下来，系统会对这些招生语义数据进行格式化归一处理，将其分解为多个招生语义项及对应的招生语义字段，使得数据更加结构化，便于后续的分析和处理。通过对相同的招生语义项进行计算，系统能够为每个招生语义字段生成一个置信值，反映了该字段的准确性和可信度，为招生人员提供了有力的数据支持。最终，系统会根据预设的阈值，筛选出置信值高于预设标准的招生语义字段，生成所谓的匹配线索数据，这些数据不仅准确度高，而且针对性强，能够大大提升招生工作的效率和质量。
16、本专利技术还进一步设置为：所述置信计算算法为其中，p为对应招生语义项的其中一招生语义字段的置信值，xi为第i个具有相同招生语义项的招生语义字段的信息关联值，ui为第i个具有相同招生语义项的招生语义字段的语义修正偏差本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种招生线索管理方法，其特征是，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种招生线索管理方法，其特征是，所述步骤S2和步骤S3之间，还包括以下步骤以构建画像模型库：
3.根据权利要求1所述的一种招生线索管理方法，其特征是，所述数据筛选策略提取每一招生线索数据的数据内容以输入至预设的语义识别模型中，并通过语义识别模型修正数据内容以生成招生语义数据，对招生语义数据进行格式化归一处理以获得若干招生语义项以及对应的招生语义字段，将相同的招生语义项通过预设的置信计算算法计算对应招生语义字段的置信值，以便筛选置信值高于预设的招生语义字段以生成所述匹配线索数据。
4.根据权利要求3所述的一种招生线索管理方法，其特征是，所述置信计算算法为
5.根据权利要求1所述的一种招生线索管理方法，其特征是，所述线索匹配算法为匹配线索和课程画像模型中的关键词进行匹配，以确定课程画像模型中的被激活的匹配路径，通过预设的匹配关联函数结合关联度数据以及适配度数据，对匹配路径加权处理以计算匹配路径对应的匹配度。
6.根据权利要求4所述的一种招生线索管理方
7.根据权利要求6所述的一种招生线索管理方法，其特征是，所述唯一解锁秘钥对应不同的潜在价值等级配置有被动触发类、主动触发类、授权使用类、授权索引类；
8.根据权利要求7所述的一种招生线索管理方法，其特征是，所述步骤S5之后，还包括：利用线索挖掘模型，深入挖掘和分析学生的整合信息，发现学生的特长和与课程的匹配度，根据潜在价值等级进行线索标签；
9.根据权利要求8所述的一种招生线索管理方法，其特征是，所述线索挖掘模型包括：
10.根据权利要求9所述的一种招生线索管理方法，其特征是，所述加密传输后通过客户端呈现，所述客户端包括教师端和学员端；在所述学员端下，查看自身学生信息及与自身相关的线索标签；在所述教师端下，通过身份验证查看所有线索标签。
...【技术特征摘要】
1.一种招生线索管理方法，其特征是，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的一种招生线索管理方法，其特征是，所述步骤s2和步骤s3之间，还包括以下步骤以构建画像模型库：
3.根据权利要求1所述的一种招生线索管理方法，其特征是，所述数据筛选策略提取每一招生线索数据的数据内容以输入至预设的语义识别模型中，并通过语义识别模型修正数据内容以生成招生语义数据，对招生语义数据进行格式化归一处理以获得若干招生语义项以及对应的招生语义字段，将相同的招生语义项通过预设的置信计算算法计算对应招生语义字段的置信值，以便筛选置信值高于预设的招生语义字段以生成所述匹配线索数据。
4.根据权利要求3所述的一种招生线索管理方法，其特征是，所述置信计算算法为
5.根据权利要求1所述的一种招生线索管理方法，其特征是，所述线索匹配算法为匹配线索和课程画像模型中的关键词进行匹配，以确定课程画像模型中的被激活的匹配路径，通过预设的匹配关联函数结合关联度数据以及适配度数据，对匹配路径加权处理以计算匹配路径对...
【专利技术属性】
技术研发人员：吕楠，邹依依，李杰，王冬冬，刘进，靳鹏，李立敏，黄国经，
申请(专利权)人：校宝在线杭州科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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