基于知网的高考报志愿协助系统业务实现

专业的选择对于每个即将踏入大学的考生们来说,无疑是一个至关重要的过程。一个能够智能协助考生完成志愿填报的系统已经变得尤为重要。提出一个系统利用知网技术解决中文语义模糊,让考生快速定位自己想要的学校与专业。并对考生的分数推荐相关的学校和专业给考生,让考生填报志愿如鱼得水。     

基于灰色系统GM(1,1)模型的某高校专业录取分数线预测研究

考生高考填报志愿时可以根据高考成绩及志愿学校的投档线进行填报,但在进行专业选择时,往往只有历史录取数据作为参考,不能真实反映当年的实际情况。本文采用灰色预测系统GM(1,1)模型预测方法,结合某高校各专业历年录取分数情况,对各专业以后几年的录取分数情况进行预测实现。避免考生高分却因专业顺序填写不对,调剂到不理想的专业,对考生志愿填报有较大的实际指导意义。     

“智愿点津”高考志愿填报辅助系统设计与实现

高考成绩发布后，面对考生填报志愿时间“紧”、院校了解“少”、专业方向“迷”、咨询指导“贵”这4个痛点，基于社会需求和考试院深度合作，设计并实现了高考志愿填报辅助系统。系统支持根据考生分数自动选取合适高校、院校收藏、专业收藏等功能，并使用推荐算法智能推荐合适专业等功能。系统不仅有完备的后台管理功能、先进的架构，同时支持数十万次的并发访问。     

基于数据挖掘的招考志愿填报辅助决策支持系统

以数据挖掘技术为手段,通过对高考历史数据的全面分析构建招考志愿填报的辅助决策支持系统,诣在为考生填报志愿提供辅助决策支持。系统运用数据仓库的数据预处理技术和多维建模技术构建以录取数据分析为主题的数据仓库。运用联机分析技术对数据进行多维分析,以及数据挖掘技术中的分类方法实现志愿填报的辅助决策。     

网站推荐

高考在即,在这里首先预祝广大考生能取得好成绩,说到高考就不能不说填志愿,一般考生都会以社会的价值取向来填报志愿,据专业与就业前景分析:计算机科学与技术类专业的毕业生适合到各系统或行业的相关部门从事软件开发、经营和维护,也可到高校和科研机构从事教学、科研和技术工作。针对于此,小编向广大考生推荐几个大学的计算机科学与技术学院,供大家在填报志愿时对此专业有个简单的认识。     

考生填报志愿咨询系统(ISE)的分析与设计

本文主要以高考填报志愿为例介绍该咨询系统的分析与设计过程，给出相关的数学模型。考生使用本文给出的分析与设计结果和数学模型开发的软件，可以得到所需要的信息，使考生填报志愿更有针对性和科学性。     

基于Docker容器技术的高考志愿填报系统设计与实现

为了解决高考志愿填报时出现的流量堵塞以及数据中心服务器的崩溃等问题,提出了基于Dock-er 容器技术的高考志愿填报系统设计与 实现.利用Docker容器技术对原有的高考志愿填报系统进行优化,设计了更加稳定和韧性的高考志愿填报系统.完善缓解或完全解决了目前高考志愿填报的各项问题.     

基于协同过滤的高考志愿推荐系统

近年来信息过载问题的出现使得个性化推荐技术应运而生,其中协同过滤推荐技术通过在用户和信息之间建立联系,被广泛应用于电子商务各个领域。而在高考志愿填报领域考生也存在无法高效的从诸多高校中选取适合自己的高校这一“信息过载”问题。为此,可以将协同过滤思想应用到高考志愿填报这一新领域,将考生看作是推荐系统中的用户,高校看作是系统中的项目,通过分析历年的考生志愿填报相关数据,从构建用户属性矩阵,查找邻居用户和产生推荐三个过程进行详细描述,并对实验产生的推荐结果进行分析,说明了推荐系统的有效性,也为进一步的研究工作奠定基础。     

基于遗传算法的高考志愿填报排序问题的研究

针对高考志愿填报录取最优化、最佳匹配问题,提出了基于遗传算法搜索最优解的解决方案。该方案模拟物种自然选择和遗传进化过程,将不同考生的高考志愿按录取结果利益最大化进行排序。在可选择院校数量相同的情况下,对不同考生考试成绩的数据通过程序不断进行智能优化和迭代,志愿排序结果趋于稳定,且达到最佳匹配。其不但满足考生的实际需求,而且达到志愿填报利益最大化的目的。该方法采用涵盖985、211、普通院校的10所高校的实际数据进行测试,结果表明,遗传算法可以用来求解最优高考志愿填报排序问题,且具有很高的准确率和适应度。     

基于ASP高校录取查询系统的设计与实现

为了方便考生在高考填报志愿后,能及时了解掌握自G的档案状况．每所高校都应有一套适合自G院校的录取查询系统。通过描述ASP的工作原理及ASP的内置对象和组件．着重讨论ASP和Access数据库实现高校录取查询系统的设计与实现。     

基于招生咨询域的问答系统中答案抽取的研究

中国每年高考的考生数百万之巨,很多考生和家长对高考有这样或那样的问题,信息量需求非常大。开发基于招生咨询领域的自动问答系统是非常具有现实意义的。该文设计了一种基于招生咨询领域的自动系统,把蕴涵丰富招生咨询方面材料的文档库与常问问题答案库(FAQ)相结合,采用信息检索和答案抽取技术相结合,实现了从文档中自动得到答案的策略。     

基于招生咨询域的问答系统中答案抽取的研究

中国每年高考的考生教百万之巨,很多考生和家长对高考有这样或那样的问题,信息量需求非常大。开发基于招生咨询领域的自动问答系统是非常具有现实意义的。该文设计了一种基于招生咨询领域的自动系统,把蕴涵丰富招生咨询方面材料的文档库与常问问题答案库（FAQ）相结合,采用信息检索和答案抽取技术相结合,实现了从文档中自动得到答案的策略。     

使用贝叶斯分类的高考学业规划智能问答系统

考生在填报高考志愿时,针对复杂繁多的各类高校信息数据,传统的搜索引擎无法根据考生需要的实际信息和搜索结果进行匹配,考生还需要额外消耗一定精力去筛选数据,这无疑增加了考生的时间成本.为此本文提出了基于高考领域知识图谱,使用中文分词模型和朴素贝叶斯分类算法,设计并开发了针对高考学业规划的智能问答系统.与传统的搜索引擎不同的是,基于人工智能的问答系统能够对考生所关注的问题和搜索结果进行精确匹配,减少考生重复搜索和筛选数据的次数.测试结果表明,本系统可以对高考学业规划中所涉及的大多数问题进行相对准确的针对性回答.     

通用编辑器的设计及应用研究

硕士研究生入学考试是一种选拔性考试,初试分数合格是选拔的标准之一。根据初试合格线筛选上线生是招生的必经环节,利用计算机可实现快速、高效地筛选,硕士研究生入学考试录取合格线通用编辑器可广泛应用于各招生院校,具有很强的通用性和实用性。     

关联规则算法在教育信息数据挖掘中的应用

简要介绍数据挖掘中的关联规则算法,并将之运用到学生成绩的数据挖掘中,挖掘高数成绩与高考成绩之间的潜在关系。提出学生大学期间的高数成绩和高考成绩并没有直接的关系,大学生活是一个全新的里程碑,不要因为自己的高考成绩而妄自菲薄。     

基于数据增强的高考阅读理解自动答题研究

机器阅读理解是自然语言处理领域中的一项重要研究任务,高考阅读理解自动答题是近年来阅读理解任务中的又一挑战。目前高考语文阅读理解任务中真题和模拟题的数量相对较少,基于深度学习的方法受到实验数据规模较小的限制,所得的实验结果相比传统方法无明显优势。基于此,该文探索了面向高考语文阅读理解的数据增强方法,结合传统的EDA数据增强思路提出了适应于高考阅读理解的EDA策略,针对阅读材料普遍较长的特征提出了基于滑动窗口的材料动态裁剪方式,围绕材料中不同句子的重要性差异明显的问题,提出了基于相似度计算的材料句质量评价方法。实验结果表明,三种方法均能提升高考题阅读理解自动答题的效果,答题准确率最高可提升5个百分点以上。     

基于异构系统集成的高考指挥平台的研究

目前,随着教育行业的不断发展,高考指挥工作变得更加多元化,使得工作人员不得不利用很多系统来完成工作,这些系统相互独立运行,形成了信息孤岛。针对这一问题,该文把异构系统集成在综合办公平台上,让异构的系统之间能够顺利地进行通讯和协作,实现了高考指挥综合信息系统集成平台的建设。     

基于BP神经网络算法的成绩预测模型研究

基于sigmoid激活函数,建立了一种BP神经网络模型。通过对某高中2006年至2015年间的高考平均数据样本进行学习,修正了权值和阈值。系统最大相对误差为0.22%,关联度为0.6667,小误差概率为0.98,方差比为0.0002,预测结果精度为高。用于2016年至2020年间该校高考平均成绩的预测中发现,预测结果与实际结果的最大绝对误差仅为2分。对该校2021年的高考平均成绩进行了预测,最终预测结果为571分。     

浅析学校高考招生专网安全保障机制

实行高考招生网上录取,可以提高工作的质量和效率,但由于校园网中存在许多安全弱点和安全威胁,将会影响到网上录取的安全性。通过了解构成学校高考招生专网的各个组成部分可能面临的安全风险,利用网络安全技术,可以有针对性地降低网络安全风险,确保高考招生网上录取工作的顺利进行。