【免费】徐志修_暑期学校实验项目1资源-CSDN文库

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暑期学校实验项目：高考志愿填报助手

小组名称

AI 算法 B 组(第七组)

姓名

徐志修

专业

吴健雄学院

班级

615182

学号

61518205

实验时间

2020.8.31-2020.9.23

指导教师

孔祥龙

成绩

一、实验背景和目的

高考志愿的填报对于每位高考考生都是至关重要的大事。我们希望根据往年高考志愿

填报的规律，进行信息的整合和汇总，得出高考填报的普遍规律，进而对各位填写志愿的

高考考生进行指导。

二、小组任务和个人任务

小组任务:

通过对各分段的特征信息进行聚类，需要对多年的分数，分数的排名，专业进行分析，

得出恰当的分段分布模型和专业分布模型，辅助推荐系统的构建。

个人任务:

（1）根据得到的分数聚类，划分考生的分数所属区间，将考生分成不同的分段。再结合

用户输入的分数进行判断，得出用户的分数所属。再根据用户的分数，历年高考分数聚类

以及各个大学的录取分数，综合得出给推荐用户的大学。

三、个人任务需求分析

(1)用户所属分数区间的判断:

我们根据往年高考分数分布的规律，可以大概得出高考考生的分数分布可分为五个类

别，即高分段，中高分段，中分段，中低分段以及低分段。我们希望能够根据用户输入

的分数与分数聚类进行对比，得出用户所属的分数区间，从而更好地为用户推荐适合的

大学。

（2）大学综合分数的计算和用户推荐大学的选取：

由于大学录取是按照各个专业采用不同的录取分数，而我们想为用户推荐的是大学而

非具体的专业，因此我们需要通过大学的各个专业的分数得到大学的综合分数。此外，

我们需要根据用户的具体分数，用户所属的分数段以及各个大学的综合分数进行判断，

得到最适合推荐给用户的前三所大学。

四、实验过程（需附上关键代码及相关说明）

(1)用户所属区间判断:

首先根据同组同学的工作，我们可以根据往年的分数分布得到分数的聚类，如下图所示：

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