[发明专利]志愿推荐方法和系统

权利要求书

1.一种志愿推荐方法，其包括：

预设每个专业的专业科目向量，其中所述专业科目向量以科目权值为分量；

采集用户学习信息，形成所述用户的个人科目向量，其中所述个人科目向量以科目权值为分量；

获取所述用户的高考成绩，根据所述高考成绩对所述个人科目向量进行更新，形成更新后的个人科目向量；

计算所述更新后的个人科目向量与所述每个专业的所述专业科目向量之间的夹角；

根据所述夹角的大小确定所述用户的推荐专业。

2.如权利要求1所述的志愿推荐方法，其特征在于：所述采集用户学习信息，形成所述用户的个人科目向量的步骤包括：

采集用户的测试考试成绩，根据所述测试考试成绩确定所述用户的所述科目权值，以所述科目权值为分量形成所述用户的个人科目向量。

3.如权利要求2所述的志愿推荐方法，其特征在于：所述测试考试成绩为所述用户在学习网站上进行的模拟测试的考试成绩。

4.如权利要求1所述的志愿推荐方法，其特征在于：还包括：

获取往年的报考信息，根据所述报考信息建立线性回归模型，其中所述报考信息包括各个学校的录取分数线、各省份的招生人数及当年考生数；

获取本年度的已知报考信息，根据所述线性回归模型和所述已知报考信息预测所述各个学校本年度的录取分数线；

将所述用户的高考成绩与所述预测的录取分数线进行比较，根据比较的结果确定所述用户的推荐学校。

5.如权利要求4中所述的志愿推荐方法，其特征在于：还包括：

预设每个学校的学校专业向量，其中所述学校专业向量以专业权值为分量；

获取所述用户的所述推荐专业，形成所述用户的个人专业向量；

计算所述个人专业向量与每个所述推荐学校的所述学校专业向量之间的夹角；

根据所述夹角的大小确定所述用户的优选推荐学校。

6.如权利要求4中所述的志愿推荐方法，其特征在于：还包括：

获取所述用户所在的地域信息；

根据所述推荐学校所在地域与所述用户的所在地域的距离确定所述用户的优选推荐学校。

7.一种志愿推荐系统，其特征在于，包括：

预设模块，用于预设每个专业的专业科目向量，其中所述专业科目向量以科目权值为分量；

向量设置模块，用于采集用户学习信息，形成所述用户的个人科目向量，其中所述个人科目向量以科目权值为分量；

向量更新模块，用于获取所述用户的高考成绩，根据所述高考成绩对所述个人科目向量进行更新，形成更新后的个人科目向量；

计算模块，用于计算所述更新后的个人科目向量与所述每个专业的所述专业科目向量之间的夹角；

专业确定模块，用于根据所述夹角的大小确定所述用户的推荐专业。

8.如权利要求7所述的志愿推荐系统，其特征在于，还包括：

获取模块，用于获取往年的报考信息及本年度的已知报考信息，其中所述报考信息包括各个学校的录取分数线、各省份的招生人数及当年考生数；

预测模块，用于根据所述报考信息建立线性回归模型，根据所述线性回归模型和所述已知报考信息预测所述各个学校的本年度的录取分数线；

学校确定模块，用于将所述用户的高考成绩与所述预测的录取分数线进行比较，根据比较的结果确定所述用户的推荐学校。

9.如权利要求8所述的志愿推荐系统，其特征在于，还包括：

另一预设模块，用于预设每个学校的学校专业向量，其中所述学校专业向量以专业权值为分量；

另一向量设置模块，用于获取所述用户的所述推荐专业，形成所述用户的个人专业向量，其中所述个人专业向量以专业权值为分量；

所述学校确定模块还用于计算所述个人专业向量与每个所述推荐学校的所述学校专业向量之间的夹角，根据所述夹角的大小确定所述用户的优选推荐学校。

10.如权利要求8所述的志愿推荐系统，其特征在于，还包括：

另一获取模块，用于获取所述用户所在的地域信息；

所述学校确定模块还用于根据所述推荐学校所在地域与所述用户的所在地域的距离确定所述用户的优选推荐学校。