[发明专利]一种基于考生的个性化需求进行高考志愿推荐和预测的方法在审

专利信息
申请号: 201810899093.4 申请日: 2018-08-08
公开(公告)号: CN109087224A 公开(公告)日: 2018-12-25
发明(设计)人: 李子祥;高慧;王莉 申请(专利权)人: 仪征达人信息技术有限公司
主分类号: G06Q50/20 分类号: G06Q50/20;G06Q10/04
代理公司: 扬州苏中专利事务所(普通合伙) 32222 代理人: 许春光
地址: 211400 江苏省扬*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明涉及一种基于考生的个性化需求进行高考志愿推荐和预测的方法,包括以下步骤:步骤1)、对专业名称进行专业编码;步骤2)、将专业名称和专业代码存储到数据库中;步骤3)、将体检受限编码与体检描述的对应关系存储在服务器端的数据库;步骤4)、按照体检编码与相应的限制专业编码存储到服务器端的数据库;步骤6)、增加取得用户体检数据的API;步骤7)、设置个性化因素;步骤8)、将步骤7)的用户标准的个性化因素和定制的个性化因素数据通过API传到前端;本发明方法先进科学、使用方便,相对于现有人工排查方式,有利于提高填报志愿效率、准确性。
搜索关键词: 体检 个性化 个性化需求 数据库 高考志愿 服务器 考生 编码存储 代码存储 关系存储 先进科学 因素数据 用户标准 预测 排查 受限
【主权项】:
1.一种基于考生的个性化需求进行高考志愿推荐和预测方法,其特征是,包括以下步骤:步骤1)、将高校招生录取计划中的专业名称按照国家公布的专业名称进行专业编码;此外通过对高校招生录取计划中的专业名称进行分析,抽提招生录取计划中专业信息,专业信息包括口语要求、户籍要求、定向要求、性别要求、是否校际合作专业、是否授予海外学位、是否高收费、资金资助信息、是否师范专业、外语语言要求、是否本硕连读专业、是否本硕博连读专业、加试科目要求;将招生录取计划中抽提的专业信息、专业代码和招生录取计划中的专业学费、学制信息、录取人数一起作为格式化数据存储到数据库中;步骤2)、将国家公布的专业名称和专业代码存储到数据库中,通过API检索这些专业代码和专业名称,对于符合查询条件的专业数据按照树状结构的专业层次结构返回或列表返回,专业层次结构分为一级学科、二级学类和三级专业;检索条件分为按照本科专业或高职专业、专业代码或部分专业代码、专业名称或部分专业名称,返回结果中,专业数据包含专业名称、专业代码、学科、学类、专业信息;步骤3)、根据国家公布的普通高等学校招生体检工作指导意见,将体检受限代码与体检描述的对应关系存储在服务器端的数据库,并增加一个API返回所有的体检代码及对应的体检描述;步骤4)、根据国家公布的普通高等学校招生体检工作指导意见的疾病相应限制报考的专业名称,将限制报考的专业名称按照国家公布的专业名称进行专业编码,按照体检代码与相应的限制专业代码存储到服务器端的数据库;步骤6)、增加取得用户体检数据的API,通过该API将用户的体检数据传送到前端,用户进行相应的选择之后将用户的体检数据传送到服务器端并存储到数据库中;步骤7)、设置个性化因素,个性化因素包括标准的个性化因素和定制的个性化因素;标准的个性化因素包括:(1)家庭经济;(2)专业基本要求:有户籍要求的专业、高校专项计划专业、高校定向计划专业、本硕连读专业、本硕博连读专业、联合办学的专业、中外合作办学的专业;(3)加试科目:分为加试口语、高水平运动员、美术;(4)性别要求;标准的个性化因素的与步骤1)中从招生计划抽提的专业信息项对应;定制的个性化因素包含语种要求、学科基础、学习愿望、就业方向、兴趣爱好、能力特长、性格特点;用户可以根据需要增加新的定制的个性化因素,每个定制的个性化因素由一个或多个层次的定制个性子项组成,并将这些定制的个性化因素及其层次存储到数据库中,每个用户都包含所有的标准的个性化因素和定制化的个性数据选择并存储在数据库中;如果用户没有标准的个性化因素数据或定制化的个性数据,则使用相应的缺省系统预定义的值;系统定义每个定制的个性因素子项与步骤2)一个或多个国家公布的专业相关,个性化因素子项及关联的专业也存储到数据库中;步骤8)、将步骤7)的用户标准的个性化因素和定制的个性化因素数据通过API传到前端,并将用户对这些个性化因素的优先或拒绝选择通过API传送到服务器端并存储到数据库;步骤9)、根据步骤6)用户的体检数据及步骤4)的体检数据与专业关系计算出用户所有的拒绝的二级学类和三级专业,对于被拒绝的学类,则该学类的所有三级专业也全部拒绝;步骤10)、根据步骤8)用户定制的个性化因素的每个子项的选择以及步骤6)的个性化因素与专业关系,计算出所有的优先和拒绝的二级学类和三级专业;步骤11)、根据步骤8)用户标准化个性化个性因素的选择,对相应学校的相应专业进行概率计算的过程中,利用步骤2)的抽提出的专业信息进行匹配,确定该专业是否为优先或拒绝专业;步骤12)、在计算用户的相应学校相应专业的录取概率时,首先查看该专业是否在步骤9)的拒绝的学类或专业,如果在其中,则标注该专业为用户体检限项限制专业并拒绝该专业,否则,查看是否在步骤10)的优先或拒绝专业,同时根据步骤11)的计算方式计算该学校相应的专业是否为优先或拒绝专业并做相应的标记,如果计算过程中出现拒绝,则该专业为拒绝专业,同时计算该专业的概率,并通过API将是否用户体检限项限制专业、是否用户优先或拒绝专业传送到前端;步骤13)、志愿推荐的在前端调用步骤2)中的API取得数据与步骤10)的根据用户定制的个性化子项计算的优先拒绝专业进行合并并返回到前端;用户根据自己的需要对学类或具体的专业名称优先选择或拒绝,如果一个学类予以拒绝,则其所属三级专业也全部拒绝;步骤14)、通过API将步骤13)中用户选择的优先或拒绝的专业数据传送到服务器端;步骤15)、在服务器端处理志愿推荐时,如果发现某个学校的某一专业编码在步骤9)的拒绝专业,则标志该专业为用户体检限项专业,否则如果发现某个学校的某一专业编码在步骤14)、步骤11)的拒绝的二级学类或三级专业中则该专业被标记用户主动拒绝;否则如果某个学校的某一专业属于用户优先选择的二级学类或三级专业,则将该专业设置为优先专业;志愿推荐返回的结果中包括学校信息和专业信息;学校信息包括学校代码、学校名称、录取概率、学校的优先分数、最高的专业优先分数、最高的优先分数对应的专业代码和专业名称、招生计划数、学校所在的城市、学校所在的省份、学校的属管、网址、地址信息;专业信息包括专业代码、专业名称、专业优先信息、专业录取概率、是否用户体检限制专业、是否用户主动优先或拒绝专业;志愿推荐通过API返回上述学校及其招生的专业信息;步骤16)、在前端将步骤15)返回的数据按照学校列表进行显示,显示的内容包括学校信息、录取计划,学校信息包括学校代码、学校名称、录取概率、学校的优先分数、学校属性、地址,并有专业信息入口通过步骤17)的志愿推荐中的高校专业信息API查看指定院校的专业详细信息以及学校录取信息入口查看指定学校历年录取数据的详细分析;步骤17)、志愿推荐中的高校专业信息API,计算某一高校的所有招生专业的录取概率并返回录取概率,同时返回专业代码、专业名称、学制、学费、计划数;对于用户明确拒绝的专业,也进行标记以便前端进行相应的信息提示;优先拒绝专业的计算方法参见步骤15)。
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