[發明專利]一種高考報考個性化推薦方法及系統

在審

• 申請號: 202110587663.8
• 申請日: 2021-05-27
• 公開（公告）號: CN113449181A
• 公開（公告）日: 2021-09-28
• 發明（設計）人: 李世偉
• 申請（專利權）人: 濟南偉成教育科技有限公司
• 主分類號: G06F16/9535
• 分類號: G06F16/9535;G06Q50/20
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

1.一種高考報考個性化推薦方法，其特征在于：包括如下步驟：

獲取報考人員的分數、排名以及報考人員對于報考的要求形成目標專業；

獲取高考歷年的數據；所述高考歷年的數據包括考試數據以及高校的錄取數據；

通過考試數據得到高考分數與高考人數的對應信息，并按照高考分數進行排序得到高考信息序列，對于高考信息序列處理得到擴充錄取序列；

將報考人員與高考信息序列進行信息匹配得到可以報考的專業信息作為個性化推薦信息。

2.根據權利要求1所述的一種高考報考個性化推薦方法，其特征在于：

通過錄取數據得到高校的錄取專業信息與錄取的人數和高考分數的對應信息；

將高校的錄取專業信息標注到高考信息序列之上形成含有錄取專業信息的錄取序列；所述高考分數相同的考生按照第一規則形成差異化，使得同一列中的高考分數相同的考生按照第一規則自高而低形成規則化排序；所述錄取序列以x軸為高考分數，y軸為錄取的人數形成二維圖形；

所述錄取專業信息直接標識在x軸對應的各個人對應的標識點之上；

將錄取專業信息進行模糊擴散得到擴充錄取序列。

3.根據權利要求2所述的一種高考報考個性化推薦方法，其特征在于：

所述第一規則包括將不同學科的分數賦予權重，然后將權重處理之后的分數進行累加得到加權總分，以加權總分作為依據進行排序。

4.根據權利要求2所述的一種高考歷年錄取數據處理方法，其特征在于：所述模糊擴散按照如下方式進行：將標識有相同錄取專業信息的標識點之間進行連線，連線形成的最大范圍的區域包含的標識點作為擴充錄取序列。

5.根據權利要求4所述的一種高考歷年錄取數據處理方法，其特征在于：先將歷年的考試人數以及高考分數做歸一化處理，然后再將歷年的錄取序列做模糊擴散，再將歷年的錄取序列模糊擴散得到的擴充錄取序列進行疊加得到綜合錄取序列。

6.根據權利要求5所述的一種高考歷年錄取數據處理方法，其特征在于：在疊加過程中，取整體覆蓋過程中超過75％覆蓋率的區域作為最終的擴充錄取序列；所述覆蓋率指的是落入在擴充錄取序列中年份占所有年份的比例。

7.根據權利要求1所述的一種高考歷年錄取數據處理方法，其特征在于：還包括錄取數據預處理的過程，所述錄取預處理包括對于學校合并分立的處理以及學科合并分立的處理；所述高考數據為物理、化學、生物、政治、歷史、地理選科后的高考數據。

8.根據權利要求1所述的一種高考報考個性化推薦方法，其特征在于：將報考人員與高考信息序列進行信息匹配包括如下步驟：將報考人員的排名進行歸一化處理，然后將歸一化處理之后的數據落入到錄取序列當中，然后調用模糊擴散得到綜合錄取序列，從綜合錄取序列中對應的專業信息作為預推薦專業信息。

9.根據權利要求8所述的一種高考報考個性化推薦方法，其特征在于：若預推薦專業信息與目標專業完全不相符或者相符的數量少于三個，則將預推薦專業信息以及預推薦專業信息對應的高校與目標專業以及目標專業對應的高校進行匹配，匹配得到次級推薦信息。

10.一種高考報考個性化推薦裝置，其特征在于：包括如下模塊：

報考人員模塊：獲取報考人員的分數、排名以及報考人員對于報考的要求形成目標專業；

數據模塊：獲取高考歷年的數據；所述高考歷年的數據包括考試數據以及高校的錄取數據；

分析模塊：通過考試數據得到高考分數與高考人數的對應信息，并按照高考分數進行排序得到高考信息序列，對于高考信息序列處理得到擴充錄取序列；

推薦篩選模塊：將報考人員與高考信息序列進行信息匹配得到可以報考的專業信息作為個性化推薦信息。