[發明專利]一種基于人工智能的高校志愿填報決策方法及系統

在審

• 申請號: 201810286513.1
• 申請日: 2018-04-03
• 公開（公告）號: CN108647850A
• 公開（公告）日: 2018-10-12
• 發明（設計）人: 楊東東
• 申請（專利權）人: 杭州布谷科技有限責任公司
• 主分類號: G06Q10/06
• 分類號: G06Q10/06;G06Q50/20
• 代理公司: 杭州云睿專利代理事務所(普通合伙) 33254
• 代理人: 張驍敏

1.一種基于人工智能的高校志愿填報決策方法，其特征在于，包括如下步驟：

(1)用戶填寫當年的高考成績及生源地省份；

(2)用戶通過測評分析出該用戶的興趣方向和職業傾向；

(3)對源數據分類，計算專業詞匯出現的頻率，得到的熱門行業及高薪行業分布數據，進一步得到專業熱度分；

(4)根據用戶高考成績、院校歷年錄取數據以及熱門行業及高薪行業分布數據，進行院校專業錄取分數預測，并進行院校錄取概率預測；

(5)根據用戶在系統中的點擊行為、停留行為分析用戶的傾向性專業及院校；

(6)以用戶考試分數為基礎，通過興趣方向和職業傾向、傾向性專業及院校、院校錄取分數預測，為用戶推薦適合的院校及專業。

2.根據權利要求1所述的基于人工智能的高校志愿填報決策方法，其特征在于，所述步驟(3)中得到專業熱度分的方法包括如下步驟：

A.系統爬蟲對各網站進行爬取獲得文章；

B.第一階段分類，a.準備訓練集，訓練集是人工分類的訓練樣本，b.采用svm支持向量機模式分類算法對源數據進行分類；

C.對大類及每個大類下的子類進行整理，關聯高校招聘的專業名稱；進一步計算專業詞匯在文章中出現的頻率，得到專業熱度分；專業熱度分公式為：σ＝C₁₁×0.3+(1-C₁₁)×Sin(a)，其中，C₁₁是人工設置的大類影響系數，a是某一專業出現在源數據中的加權次數，出現次數會映射到0～90區間，再經過Sin(a)計算映射到0～1。

3.根據權利要求1所述的基于人工智能的高校志愿填報決策方法，其特征在于，所述步驟(4)中進行院校專業錄取分數預測，進行院校錄取概率預測的具體方法為：專業錄取分數預測采用的公式為：

其中，y是2018年某專業錄取分或者是本年度的某專業錄取分；M2017是2017年該專業的平均錄取分或上一年度該專業的平均錄取分；M2016是2016年該專業的平均錄取分或上上年度該專業的平均錄取分；η是符號參數，當2017年分數高于2016年時取+，否則取-；μ是該行業對應專業熱度的影響值參數；

通過計算出專業錄取分數后，可計算出考生被該院校該專業錄取的概率，公式為：其中s是考生的分數，y是該專業預測分數，是人工設置的校驗分差。

4.根據權利要求1所述的基于人工智能的高校志愿填報決策方法，其特征在于，所述步驟(5)中分析用戶傾向性專業及院校的方法為：

計算院校傾向度，公式為：δ＝C_u×γ+T_u×ε，其中，C_u是院校點擊次數，T_u是院校頁面停留時間；

計算專業傾向度，公式為：η＝C_m×γ+T_m×ε，其中，C_m是專業點擊次數，T_m是專業頁面停留時間；γ是點擊次數影響系數，ε是停留時間影響系數。

5.根據權利要求1-4任一項所述的基于人工智能的高校志愿填報決策方法，其特征在于，所述步驟(6)中為考生推薦適合的院校及專業的方法為：根據專業熱度、院校傾向度、專業傾向度對院校進行排序，推薦出符合考生個性化的志愿列表，其中排序因子公式為：r＝σ×0.2+δ×0.2+η×0.2+λ×0.4，其中σ是專業熱度，δ是院校傾向度，η是專業傾向度，λ錄取概率。