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申请/专利权人：华中师范大学
摘要：本发明公开了一种基于多特征融合及机器学习的高考志愿推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取报考及个人信息；S2、根据考生选中的高考信息，对部分不满足选课要求的专业进行初步筛选。S3、利用考生分数与专业录取分数线之间的差值，以及近三年该专业的平均线差，本方法充分尊重考生对于专业的个人意愿；通过多特征权重的方法对推荐专业进行侧重点排序，使得在保证录取率下优先推荐考生感兴趣的专业；结合考生潜在性格推荐志愿，助力其职业规划以及大学学习生活有序发展；针对考生在国际上认可度高的霍兰德职业兴趣测试测试得到的结果，根据对应的专业进行加权推荐，使得考生的潜在专业优势得到最大化满足。
主权项：1.一种基于多特征融合及机器学习的高考志愿推荐方法，其特征在于：包括以下步骤：S1、获取报考及个人信息；S2、根据考生选中的高考信息，对部分不满足选课要求的专业进行初步筛选。S3、利用考生分数与专业录取分数线之间的差值，以及近三年该专业的平均线差，来进一步筛选出符合特定分数区间内的院校和专业；S4、对于连续五年及以上持续招生的专业，使用SVM支持向量机回归预测算法预测录取分数线，对于新高考后没有连续五年持续招生的专业，使用线差法进行预测；S5、根据录取概率对专业进行排序，并将同一录取率的专业集中存放；S6、对于同一院校同一录取率的专业根据多特征权重进行再次排序，以获得最终推荐推荐。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 华中师范大学 一种基于多特征融合及机器学习的高考志愿推荐方法
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