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申请/专利权人：齐鲁工业大学(山东省科学院)

摘要：本发明涉及志愿填报技术领域，尤其涉及一种高考志愿填报推荐方法，包括如下步骤：S1、获取考生在志愿填报时关注的志愿选择需求因素；S2、根据考生所关注的需求因素将学科门类进行得分排序；S3、获取考生职业性格特征及不同专业对考生职业性格特征的需求；S4、根据考生自身职业性格特征及不同专业对考生的性格特征需求确定考生倾向的专业；S5、根据考生倾向专业以及现有招生专业、学科门类得分排序列出考生的填报候选专业表。解决或优化高考考生在志愿填报时不能充分了解所选志愿信息，在入学后产生后悔心理，及不能充分了解自己能力需求及性格需求的问题。

主权项：1.一种高考志愿填报推荐方法，其特征在于包括如下步骤：S1、获取考生在志愿填报时关注的志愿选择需求因素；S2、根据考生所关注的需求因素将学科门类进行得分排序；S3、获取考生职业性格特征及不同专业对考生职业性格特征的需求；S4、根据考生自身职业性格特征及不同专业对考生的性格特征需求确定考生倾向的专业；S5、根据考生倾向专业以及现有招生专业、学科门类得分排序列出考生的填报候选专业表；步骤S1中，获取考生志愿填报时所关注的志愿选择需求时：通过网络爬虫工具爬取关于高考志愿填报分享贴下评论；将爬取评论进行筛选；将筛选后评论进行分词、洗词、词频统计；根据词频统计结果将考生所关注志愿填报信息分为学校选择及专业选择两部分，根据词频频率表统计专业选择为考生所选志愿的首要考虑因素；通过词频统计、查阅文献收集考生专业填报时所考虑的需求，用调查问卷的方法对考生需求进行两次筛选，通过因子分析聚类的方法将需求进行分类统计；将筛选并分类的需求因素构建层级分析模型，根据层级分析模型构建专家得分矩阵专家得分矩阵A对各需求因素进行重要度两两比较，将专家得分矩阵A通过公式（1）转化为模糊一致性矩阵后，获得对所学专业满意度高的不同学科门类所考虑需求因素的权重wi，计算权重矩阵W，并通过公式（4）进行一致性检验；A （1）通过公式（2）对模糊一致性矩阵求解权重向量WI，其中； （2）通过公式（3）构建权重矩阵W， （3）通过公式（4）对矩阵进行一致性检验， （4）进行一致性检验时其中，CI值越小，说明一致性越好，CI0.1则表示满足一致性要求；将收集后的调查问卷进行分类得分统计，计算不同学科类目下不同影响元素的平均得分，得分集合记为Q,其中不同学科门类得分记为[Qa，Qb，...，Qm],m为学科门类个数，不同学科门类下的需求因素记为[Qa1,，Qa2，...，Qa39]，得到m个不同门类下的影响因素得分序列；将得分数集合Q与权重向量WI相结和，得到最终得分集合E，得分集合E计算公式（5）如下： （5）将得分集合E按大小排序，得到不同学科门类的排序数列F，其中包括F1，F2，F3,...Fm，m为学科门类数量；得到不同学科门类的排序数列F后，让想获取个人偏好专业的考生对影响因素进行排序，得到考生偏好序列F′，使排序F′与步骤S2中得到的m个学科门类的影响因素重要度排序序列[F1，F2，F3,...Fm]分别进行相关性比较，取相关性系数得分rs高于设定值的学科门类进行推荐；F1与F′为独立同分布的数据，其元素个数为N，两组随机变量中取第i个值分别用F1i、F′i表示，其中i=1，2,3,...,N；得到元素排名集合f1、f′，其中元素f1i代表F1i在数列F1中的排名，集合f1，f′中对应的元素差值组成排名差分集合d，F1与F′间的斯皮尔曼相关系数由rs计算得到，其中di=f1i-f′i，rs的计算方式如下： 斯皮尔曼相关系数的取值范围为[-1,1],rs的绝对值越大，数列的相关性越强，当rs的值为正数时则两组变量存在正相关关系，为负数时存在负相关关系，通过比较考生排序F’与各学科门类重要度打分排序进行相似度计算，将得到rs值进行比较，根据rs值的大小对与考生偏好的学科门类进行排序，得到降序序列[1]。

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