CN112650961A - 一种高考志愿录取推荐系统 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种高考志愿录取推荐系统，该高考志愿录取推荐系统具体步骤如下：考生通过输入信息，获取考生所在省份、分数及位次信息，文理科、批次及测算院校等信息，当位次信息未知时，考生位次信息可忽略不填，测算院校默认为当前选中批次及文理分科的全部院校；本发明所提及的一种高考志愿录取推荐系统，包含数据采集系统，位次拟合系统，录取概率计算系统，信息筛选系统，能够宏观有效的整合利用信息，量化风险，根据风险大小将推荐结果划分出“冲刺院校”，“稳妥院校”，“保底院校”，极大地方便了考生填报高考志愿，有效降低了考生志愿“撞车”风险，更有助于考生选择出更理想的、更符合个人意愿的院校。

Description

一种高考志愿录取推荐系统
技术领域
本发明属于高考志愿填报技术领域，具体涉及一种高考志愿录取推荐系统。
背景技术
众所周知，传统的高考志愿填报方式需要考生人为不断地查阅资料，反复比对目标院校各类信息，效率低下，难以全面宏观地运用这些信息，得出合理的风险较小的志愿填报方案，且考生会倾向于查询自己所熟悉的院校及专业，容易忽略一些高性价比的选择，难以评估志愿填报方案的风险。
因此，本发明一种高考志愿录取推荐系统针对上述所存缺陷提出了新的解决办法。
发明内容
本发明的目的在于提供一种高考志愿录取推荐系统，包含数据采集系统，位次拟合系统，录取概率计算系统，信息筛选系统(包含院校类型、标签、批次筛选，专业优先，院校优先模式筛选)，能够宏观有效的整合利用信息，量化风险，根据风险大小将推荐结果划分出“冲刺院校”，“稳妥院校”，“保底院校”，极大地方便了考生填报高考志愿，有效降低了考生志愿“撞车”风险，更有助于考生选择出更理想的更符合个人意愿的院校；可以全面宏观的利用大数据，科学的利用并分析各院校历年分数各专业近年平均最低位次等信息，通过采集各省公布的“一分一段表”信息，拟合出分数与位次的函数关系，以及同分段人数，由此可以得出任何分数段对应的位次，解决了部分考试院公布的位次信息不全的问题；将所需数据代入录取概率计算模型，得到录取概率，根据概率大小可分为“冲刺院校”、“稳妥院校”、“保底院校”三大类，再由考生自主选择志愿，生成志愿表，该方式直观透明，风险可度量，极大地方便了考生填报志愿，既符合考生意愿，又简化了过程，提高了效率。
本发明的目的可以通过以下技术方案实现：一种高考志愿录取推荐系统，该高考志愿录取推荐系统具体步骤如下：
步骤S1：考生通过输入信息，获取考生所在省份、分数及位次信息，文理科、批次及测算院校等信息，当位次信息未知时，考生位次信息可忽略不填，测算院校默认为当前选中批次及文理分科的全部院校；
步骤S2：定期自启动数据采集系统，对数据采集系统所需的考生所在省份院校分数、专业信息、招生计划及一分一段数据进行采集更新；
步骤S3：将考生输入的测算院校、文理科及批次信息进行信息预处理，并统一转换成高考志愿智能填报系统内所使用的院校ID、文理科代码及批次代码；
步骤S4：在考生未知位次信息时，位次拟合系统对采集的一分一段数据进行多项式拟合，并得出考生分数及分数对应的最低位次的函数关系，考生分数与同分段人数的函数关系，将考生分数代入函数得到等效位次及同分段人数信息；
步骤S5：将考生的省份、文理科及批次信息作为条件查询数据库，获取符合条件的各院校各专业近三年录取最低位次；
步骤S6：由录取概率计算系统进行计算，设步骤S1至步骤S5查询得到的A校专业L的近三年录取最低位次为m,学生的等效位次为n,同分段人数为r,该L专业的录取概率p计算方法为：
当m>＝n时：
Figure BDA0002678165070000031
其中
Figure BDA0002678165070000032
当m<n时：
Figure BDA0002678165070000033
其中
Figure BDA0002678165070000034
综上，依次计算各院校各专业的录取概率；
步骤S7：在步骤S6中得出计算结果的前提下，依据录取概率值大小进行分段推荐，考生可在此基础上选择院校类型、院校所在地及指定院校范围作为条件筛选结果，从而快速得到更加符合个人意愿的推荐结果，并构成了信息筛选系统；
步骤S8：考生可在最终经过筛选的推荐结果中自主选择若干院校作为目标院校，将该部分院校加入志愿清单中，并在志愿清单中进行详细的全方位对比，方便考生再次对志愿进行调整，并构成自主选择志愿表。
本发明的有益效果：
(1)本发明可以全面宏观的利用大数据，科学的利用并分析各院校历年分数各专业近年平均最低位次等信息，通过采集各省公布的“一分一段表”信息，拟合出分数与位次的函数关系，以及同分段人数，由此可以得出任何分数段对应的位次，解决了部分考试院公布的位次信息不全的问题；将所需数据代入录取概率计算模型，得到录取概率，根据概率大小可分为“冲刺院校”、“稳妥院校”、“保底院校”三大类，再由考生自主选择志愿，生成志愿表，该方式直观透明，风险可度量，极大地方便了考生填报志愿，既符合考生意愿，又简化了过程，提高了效率。
(2)本发明旨在为考生提升高考志愿填报的效率及科学性，本发明所提及的一种高考志愿录取推荐系统，包含数据采集系统，位次拟合系统，录取概率计算系统，信息筛选系统，能够宏观有效的整合利用信息，量化风险，根据风险大小将推荐结果划分出“冲刺院校”，“稳妥院校”，“保底院校”，极大地方便了考生填报高考志愿，有效降低了考生志愿“撞车”风险，更有助于考生选择出更理想的、更符合个人意愿的院校。
附图说明
下面结合附图对本发明作进一步的说明。
图1是本发明高考志愿智能填报系统的整体流程图；
图2是本发明高考志愿智能填报系统的局部流程图之一；
图3是本发明高考志愿智能填报系统的局部流程图之二。
图中：1、输入信息；2、数据采集系统；3、信息预处理；4、位次拟合系统；5、数据库；6、录取概率计算系统；7、信息筛选系统；8、自主选择志愿表。
具体实施方式
下面将对本发明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发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本发明保护的范围。
实施例1
附图1-3所示，一种高考志愿录取推荐系统，该高考志愿录取推荐系统具体步骤如下：
步骤S1：考生通过输入信息1，获取考生所在省份、分数及位次信息，文理科、批次及测算院校等信息，当位次信息未知时，考生位次信息可忽略不填，测算院校默认为当前选中批次及文理分科的全部院校；
步骤S2：定期自启动数据采集系统2，对数据采集系统2所需的考生所在省份院校分数、专业信息、招生计划及一分一段数据进行采集更新；
步骤S3：将考生输入的测算院校、文理科及批次信息进行信息预处理3，并统一转换成高考志愿智能填报系统内所使用的院校ID、文理科代码及批次代码；
步骤S4：在考生未知位次信息时，位次拟合系统4对采集的一分一段数据进行多项式拟合，并得出考生分数及分数对应的最低位次的函数关系，考生分数与同分段人数的函数关系，将考生分数代入函数得到等效位次及同分段人数信息；
步骤S5：将考生的省份、文理科及批次信息作为条件查询数据库5，获取符合条件的各院校各专业近三年录取最低位次；
步骤S6：由录取概率计算系统6进行计算，设步骤S1至步骤S5查询得到的A校专业L的近三年录取最低位次为m,学生的等效位次为n,同分段人数为r,该L专业的录取概率p计算方法为：
当m>＝n时：
Figure BDA0002678165070000051
其中
Figure BDA0002678165070000052
当m<n时：
Figure BDA0002678165070000053
其中
Figure BDA0002678165070000054
综上，依次计算各院校各专业的录取概率；
步骤S7：在步骤S6中得出计算结果的前提下，依据录取概率值大小进行分段推荐，考生可在此基础上选择院校类型、院校所在地及指定院校范围作为条件筛选结果，从而快速得到更加符合个人意愿的推荐结果，并构成了信息筛选系统7；
步骤S8：考生可在最终经过筛选的推荐结果中自主选择若干院校作为目标院校，将该部分院校加入志愿清单中，并在志愿清单中进行详细的全方位对比，方便考生再次对志愿进行调整，并构成自主选择志愿表8。
综上所述，本发明为考生提升高考志愿填报的效率及科学性，本发明所提及的一种高考志愿录取推荐系统，包含数据采集系统，位次拟合系统，录取概率计算系统，信息筛选系统(包含院校类型、标签、批次筛选，专业优先，院校优先模式筛选)，能够宏观有效的整合利用信息，量化风险，根据风险大小将推荐结果划分出“冲刺院校”，“稳妥院校”，“保底院校”，极大地方便了考生填报高考志愿，有效降低了考生志愿“撞车”风险，更有助于考生选择出更理想的更符合个人意愿的院校；可以全面宏观的利用大数据，科学的利用并分析各院校历年分数各专业近年平均最低位次等信息，通过采集各省公布的“一分一段表”信息，拟合出分数与位次的函数关系，以及同分段人数，由此可以得出任何分数段对应的位次，解决了部分考试院公布的位次信息不全的问题；将所需数据代入录取概率计算模型，得到录取概率，根据概率大小可分为“冲刺院校”、“稳妥院校”、“保底院校”三大类，再由考生自主选择志愿，生成志愿表，该方式直观透明，风险可度量，极大地方便了考生填报志愿，既符合考生意愿，又简化了过程，提高了效率。
由此，也对“传统的高考志愿填报方式需要考生人为不断地查阅资料，反复比对目标院校各类信息，效率低下，难以全面宏观地运用这些信息，得出合理的风险较小的志愿填报方案，且考生会倾向于查询自己所熟悉的院校及专业，容易忽略一些高性价比的选择，难以评估志愿填报方案的风险”进行了优化性的解决。
以上内容仅仅是对本发明的构思所作的举例和说明，所属本技术领域的技术人员对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，只要不偏离发明的构思或者超越本权利要求书所定义的范围，均应属于本发明的保护范围。

Claims (1)

1.一种高考志愿录取推荐系统，其特征在于，该高考志愿录取推荐系统具体步骤如下：
步骤S1：考生通过输入信息(1)，获取考生所在省份、分数及位次信息，文理科、批次及测算院校等信息，当位次信息未知时，考生位次信息可忽略不填，测算院校默认为当前选中批次及文理分科的全部院校；
步骤S2：定期自启动数据采集系统(2)，对数据采集系统(2)所需的考生所在省份院校分数、专业信息、招生计划及一分一段数据进行采集更新；
步骤S3：将考生输入的测算院校、文理科及批次信息进行信息预处理(3)，并统一转换成高考志愿智能填报系统内所使用的院校ID、文理科代码及批次代码；
步骤S4：在考生未知位次信息时，位次拟合系统(4)对采集的一分一段数据进行多项式拟合，并得出考生分数及分数对应的最低位次的函数关系，考生分数与同分段人数的函数关系，将考生分数代入函数得到等效位次及同分段人数信息；
步骤S5：将考生的省份、文理科及批次信息作为条件查询数据库(5)，获取符合条件的各院校各专业近三年录取最低位次；
步骤S6：由录取概率计算系统(6)进行计算，设步骤S1至步骤S5查询得到的A校专业L的近三年录取最低位次为m,学生的等效位次为n,同分段人数为r,该L专业的录取概率p计算方法为：
当m>＝n时：
Figure FDA0002678165060000011
其中
Figure FDA0002678165060000012
当m<n时：
Figure FDA0002678165060000021
其中
Figure FDA0002678165060000022
综上，依次计算各院校各专业的录取概率；
步骤S7：在步骤S6中得出计算结果的前提下，依据录取概率值大小进行分段推荐，考生可在此基础上选择院校类型、院校所在地及指定院校范围作为条件筛选结果，从而快速得到更加符合个人意愿的推荐结果，并构成了信息筛选系统(7)；
步骤S8：考生可在最终经过筛选的推荐结果中自主选择若干院校作为目标院校，将该部分院校加入志愿清单中，并在志愿清单中进行详细的全方位对比，方便考生再次对志愿进行调整，并构成自主选择志愿表(8)。
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