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新高考志愿填报推荐系统的HHRA算法研究
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作者 温创新 黄桂萍 胡舟 《现代计算机》 2024年第5期50-55,共6页
近年来,我国高考人数逐年增加,竞争也越来越激烈,高考志愿填报的重要性不言而喻。针对当前高考志愿填报存在的问题,在对高考志愿数据进行调研的基础上,提出了一种HHRA混合推荐算法。该算法首先构建用户特征矩阵,并采用min-max法做标准... 近年来,我国高考人数逐年增加,竞争也越来越激烈,高考志愿填报的重要性不言而喻。针对当前高考志愿填报存在的问题,在对高考志愿数据进行调研的基础上,提出了一种HHRA混合推荐算法。该算法首先构建用户特征矩阵,并采用min-max法做标准化处理;其次采用改进的皮尔逊相关系数进行相似度计算,并生成推荐集;然后对不同志愿的录取概率进行计算,并按录取概率进行院校志愿层次划分;最后从原始志愿表中提取考生偏好特征,计算偏好相似度,得到最终的志愿推荐结果。研究表明,采用HHRA算法能够更好地利用分数,满足用户个性化的志愿需求。 展开更多
关键词 高考志愿 HHRA算法 推荐算法 Jaccard系数
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融合考生性格的高考志愿推荐算法
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作者 梁艳春 成睿智 +2 位作者 王文迪 韩霄松 姜静清 《内蒙古民族大学学报(自然科学版)》 2023年第5期398-403,共6页
随着大数据时代的到来,推荐算法在高考志愿填报领域的应用逐渐普及。为解决考生填报志愿时的迷茫,本高考志愿推荐算法收集了往年高考数据,并实现了高考录取分数线预测模型、高考录取分数排名预测模型,且同时实现了多种职业性格测试。最... 随着大数据时代的到来,推荐算法在高考志愿填报领域的应用逐渐普及。为解决考生填报志愿时的迷茫,本高考志愿推荐算法收集了往年高考数据,并实现了高考录取分数线预测模型、高考录取分数排名预测模型,且同时实现了多种职业性格测试。最后,根据考生的高考分数和排名,结合考生的职业性格测试结果以及高校各专业的录取排名预测结果为考生提供高考志愿填报意见。实验结果表明,推荐结果符合考生性格,且能顺利录取。 展开更多
关键词 高考志愿 分数预测 回归分析 性格
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“人工智能+大数据”背景下高考志愿人人会平台设计构思
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作者 杨吉才 卜一川 刘姣娜 《无线互联科技》 2020年第15期89-91,共3页
“互联网+”时代,信息从匮乏快速过渡到爆炸,高考志愿填报难度系数不断飙升。在商业利益驱动下,高考志愿涌现出很多平台,但是新兴行业管理监督体制不够完善、无自学渠道和人工智能发展还不够成熟等原因,造成部分家长和考生容易被误导。... “互联网+”时代,信息从匮乏快速过渡到爆炸,高考志愿填报难度系数不断飙升。在商业利益驱动下,高考志愿涌现出很多平台,但是新兴行业管理监督体制不够完善、无自学渠道和人工智能发展还不够成熟等原因,造成部分家长和考生容易被误导。综合多角度出发,打破传统理念,提出构建人工智能和大数据双引擎、精准、有温度和公益的高考志愿人人会平台设计构思,平台基于B/S结构包含12个功能模块,对家长、考生和高考志愿行业有重要参考意义。 展开更多
关键词 人工智能 大数据 高考志愿 平台设计
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基于LSTM的高考志愿决策系统
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作者 宋建铭 张岳 李国印 《现代信息科技》 2024年第21期109-113,共5页
高考志愿填报一直是考生和家长关注的焦点,而传统的填报方式存在信息不对称、填报时间长、考生不了解填报、考生乱填报等问题。为了提升考生对高考志愿填报的准确度,加强考生对填报学校的了解,帮助考生选择自己心仪的学校,文章设计了基... 高考志愿填报一直是考生和家长关注的焦点,而传统的填报方式存在信息不对称、填报时间长、考生不了解填报、考生乱填报等问题。为了提升考生对高考志愿填报的准确度,加强考生对填报学校的了解,帮助考生选择自己心仪的学校,文章设计了基于LSTM的高考志愿智能决策系统,通过模型训练、前端页面设计、后端逻辑编写、数据处理和可视化技术等手段,为考生提供更智能和便利的选报方案和填报建议,以提高考生填报成功率和效率。 展开更多
关键词 高考志愿填报 LSTM 可视化
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基于高考志愿填报影响因素的医学院校招生优化策略研究
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作者 罗友晖 侯建林 王丹 《中华医学教育探索杂志》 2024年第11期1479-1483,共5页
目的从学生视角,了解他们在选择医学院校时所关注的主要因素,为优化医学院校招生工作提供参考。方法采用普查方法,对某大学2526名医学新生利用迎新系统开展在线问卷调查,问卷根据文献及招生工作实践自制,主要包括学生基本情况、选择大... 目的从学生视角,了解他们在选择医学院校时所关注的主要因素,为优化医学院校招生工作提供参考。方法采用普查方法,对某大学2526名医学新生利用迎新系统开展在线问卷调查,问卷根据文献及招生工作实践自制,主要包括学生基本情况、选择大学与专业的主要影响因素、招生宣讲需求等内容。对所收集的数据,使用Stata SE 14.0软件进行描述性分析、卡方检验或Fisher’s确切概率法检验。结果共有2384人参加调查,问卷回收率为94.38%(2384/2526)。参与调查者选择大学时最为看重的前5位因素分别为高校综合实力、毕业生就业能力与学校就业支持、特色学科实力、大学文化、科研训练机会,选择上述因素"很重要"或"重要"的比例合计分别为94.25%(2247/2384)、90.52%(2158/2384)、89.77%(2140/2384)、89.26%(2128/2384)、88.21%(2103/2384)。与此同时,不同类型的学生看重的影响因素有所不同。结论招生策略是生源竞争的重要手段,但根基来源于学校综合实力;加强高校与高中的协作,提前对高中生进行医学职业认知宣讲与引导;关注学生对招生信息的需求,针对不同群体突出不同的宣传重点;采用符合中学生特征的宣传方式,切实提高招生宣传效果。 展开更多
关键词 医学院校 志愿填报 影响因素 招生策略 优化路径
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基于AI大数据的高考志愿报取“五步法”探析
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作者 刘春松 《创新创业理论研究与实践》 2020年第8期182-183,共2页
高考改革在循序渐进,高考志愿的报取是每一个考生家长都迷惑但是又必须面对的课题。围绕高考志愿报取,结合当下高考改革的现状,基于信息化社会人工智能大数据的支持,在完善的大数据基础下,我们创新地提出了基于大数据的高考志愿报取五步... 高考改革在循序渐进,高考志愿的报取是每一个考生家长都迷惑但是又必须面对的课题。围绕高考志愿报取,结合当下高考改革的现状,基于信息化社会人工智能大数据的支持,在完善的大数据基础下,我们创新地提出了基于大数据的高考志愿报取五步法,暨此"五步法"能够助力高考考生家长和考生,完成高考志愿的报取。 展开更多
关键词 高考改革 高考志愿报取 AI大数据 五步法
原文传递
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