本发明涉及上海地区考生专业组推荐及高考志愿模拟填报方法，属于数据挖掘技术领域。
背景技术：
俗话说，知识改变命运，高考作为“中国第一大考”，是考生进入大学和选择大学资格的标准，而高考的政策每年也各有不同，直接影响的是高考考生志愿的填报的结果。志愿填报同样影响着考生的命运，然而，大多数考生在填报志愿时都很迷茫，主要有以下几个原因：首先，考生很难在短时间内充分查阅了解相关院校或者专业信息；其次，考生在选择高校或者专业过程中，往往只关注于一些较为熟悉或者热门的高校专业，因此难免会产生疏漏，错过一些不了解而适合他的高校专业；再者，高校专业的历史录取分数每年各有不同，考生很难把握分数趋势的变化，并结合自身分数评估志愿填报的风险性。以上原因导致很多考生盲目填报志愿，导致不可挽回的后果。因此，应该科学地填报符合自身条件的志愿，正确走好高考的关键一步。
高考志愿填报是每个考生和考生家长都非常烦恼的一件事情，地域、高校知名度、录取难度、专业前景等因素往往都是影响志愿填报的常见因素。2017年上海高考，一改往年的高考制度，考生需填报24个高校专业组，每个高校专业组可填4个具体的专业。这个制度的改变，使得现有的志愿填报方法都已不再适用，这无疑加剧了考生志愿填报的困境。
基于数据挖掘技术的高校专业组推荐、志愿模拟填报的方法能够为考生推荐三类具有不同录取风险的专业组志愿，同时能够根据考生自身偏好实现专业组排序以及专业组内部专业排序。该方法能够有效地解决考生及家长志愿填报的困境，实现志愿填报流程的科学性，以及志愿推荐的合理性。
技术实现要素：
本发明要解决的技术问题是：志愿填报流程的科学性、志愿推荐结果的合理性。
为了解决上述技术问题，本发明采用的技术方案如下：高考志愿模拟填报的方法，具体操作上海高考考生高校专业组推荐的步骤如下：
步骤一、考生信息输入。
步骤二、考生高校专业组/志愿填报推荐。
步骤三、高校专业组/志愿填报顺序调整。
步骤四、志愿生成。
各步骤详述如下：
步骤一：考生信息输入。该步骤完成考生三方面信息的采集，即选考科目信息，高考总分信息，以及用户个人偏好信息。
步骤二：结合考生的总分以及历年上海招生录取情况得到该考生的定位基准分，该基准分能够对考生想要报考的高校进行风险性评估。
步骤三：在步骤二中可以得到考生从系统推荐的高校专业组中挑选出的24个专业组，每个专业组包含4个具体的专业，即24个专业组，96个专业。但这些专业组的顺序需要进一步调整，通过分析计算用户的个人偏好向量以及高校专业六元祖向量之间的匹配度，对考生填报的24个专业组进行排序。
步骤四：志愿生成，根据考生所选择的专业组及其专业生成考生的志愿表，考生能够对该志愿表进行保存、修改、导出、删除等操作。另外，志愿表在修改之前，可咨询相关专家的建议，得到一份更科学、合理的志愿表。
本发明与现有技术相比较，具有以下显而易见的突出实质性特点和显著技术进步：
本发明主要是公开了上海地区考生的专业组推荐的高考志愿模拟填报的方法，它主要包括：考生高考分数以及选考课程的录入，通过这两项信息匹配高校专业组总库中合适的专业组，并分析高校往年招生分数数据评估考生报考专业组录取的风险；根据报考专业组的风险性，将合适的专业组进一步分为三类：冲一冲、稳一稳、保一保，考生根据系统所产生的三类高校专业组筛选出24个专业组(96个专业)。当用户筛选完高校专业组之后，根据预先定制的偏好模型或者专家指导意见，重新调整高校专业组的次序。本发明首次提出并实现了上海考生志愿模拟填报的方法，减少了考生掉档现象的发生。
附图说明：
图1为本发明方法的流程图。
具体实施方式：
下面结合附图和优选实验例，对本方法进一步阐述。
如附图所示，高校专业组推荐、志愿模拟填报的方法，其具体步骤如下：
步骤一、考生信息输入。该步骤完成考生三方面信息的采集，即选考科目信息，高考总分信息，以及用户个人偏好信息。
上海考生除去语数外三科必考外，还需从政治、历史、地理、物理、化学、生物这些课程中任选三门科目作为选考科目，部分高校专业组的填报对考生的选课科目也做出了限制，例如，复旦大学(1)专业组要求考生选修科目至少有一门为物理或者化学。可将考生选考科目表示为一个包含3门科目的集合：
course＝{c1,c2,c3}
考生高考总分表示为s0；
获取用户的个人偏好信息及家长意愿包括地区偏好l'z，省市偏好l'p，家长偏爱的学校u'专业m'以及就业方向m'd和就业率m'r，构成用户的个人偏好向量(u'i,m'i,l'z,l'p,m'd,m'r)即upfv。
步骤二、考生高校专业组/志愿填报推荐，具体如下：
结合考生的总分以及历年上海招生录取情况得到该考生的定位基准分，该基准分能够对考生想要报考的高校进行风险性评估。
根据上海市教委公布的普通本科综合控制线为a0＝402分，自主招生控制线a1＝501分，考生当年合计自选科目的考分为s0，故考生超一本线的计算公式为：
h0＝(s0-a1)*600/660
举例：学生考分527分，对应位次为8464；实际超一本线量为：(527-501)*600/660＝24分(取整)
以h0为基准对考生分数按照2016年度的投档线进行归一化处理。
定义数组ah＝{ah1，ah2，ah3}为考生填报志愿的定位数组向量，其中ah1为超去年一年一本线分数的量化值；ah2为超过去三年一本线分数的量化值；ah3为本年度考生位次相对于上一年度位次的基准分值；
ah1＝ap1+h0；ap1为上一年度的一本线的量化值；
由于2016年度上海考生分文理，文科自主招生线为apw1，上线人数为tw1；理科自主招生线为apl1，上线人数为tl1.
ap1＝(apw1*tw1+apl1*tl1)/(tw1+tl1)
以2016年数据为例，ap1＝(450*3274+438*10620)/(3274+10620)＝441ah1＝ap1+h0＝441+24＝465
同理可得，过去三年的一本线(自主控制线)量化值为：ap3＝429
以527上海考生为例，ah2＝ap3+h0＝429+24＝453
由于2016年度以前，上海考生文理分科，为便于可靠同比，针对2017年度考生，以相对于理科的位次线确定ah3，故根据2016年度考考考生的文科和理科分段表，相对于527考生的8464位次，在2016年文科和理科排名对应累计位次的相对应分数为：
ah3＝463(相当于8503名,与8464+考分相当)
自2017年度开始，上海考生为文理不分科，故位次基准为为实际的分数参照位。
故：考生志愿填报的定位分数确定为：ah＝{ah1，ah2，ah3}
取上述数组的ah_max为冲一冲基准分数上限；取ah_min为保一保分数基准线上限，中间的数值ah_m为稳一稳志愿填报基准线上限。
ah＝{ah_max,ah_m,ah_min}
说明：2018年开始的高考志愿填报，考生位次将与2017年的同分数段位次比对，2016年的考生文科和理科的累计位次，只针对2017年度考生。
其次，根据考生定位基准分，计算志愿录取的可能性，并将这些志愿根据以下分数区间划分成三类推荐给考生，
考生填报志愿冲一冲的区间：
ac＝[ah_max,ah_m)，即，选择冲一冲的专业组投档线上限为ah_max；
考生填报志愿稳一稳的区间：
aw＝[ah_m,ah_min)即，选择冲一冲的专业组投档线上限为ah_m；
考生填报志愿保一保的区间：
ab＝[ah_min，ap0)即，选择冲一冲的专业组投档线上限为ah_m；
其中，ap0为上一年度本科控制线的量化值；
最后，根据专业组所要求的选考科目，过滤出不满足条件的专业组。
步骤三：在步骤二中可以得到考生从系统推荐的高校专业组中挑选出的24个专业组，每个专业组包含4个具体的专业，即24个专业组，96个专业。但这些专业组的顺序需要进一步调整，通过分析计算用户的个人偏好向量以及高校专业六元祖向量之间的匹配度，对考生填报的24个专业组进行排序。调整方法如下，
建立院校专业数据库，数据库中应包含所有院校u的所处地区lz及所属省市lp，专业m就业方向md及就业率mr，构成院校特征向量umfv；
根据用户偏好特征向量upfv与院校专业特征向量umfv采用余弦相似度计算方法，获得考生与院校专业组的匹配度ms，将该匹配度作为选择该院校专业的依据，重新对院校专业组进行排序。在上诉步骤中存在用户偏好或者家长建议不明确导致偏好信息不全，则对应的偏好向量元素设置为0，满足用户与偏好向量upfv一一对应。
步骤四：志愿生成，根据考生所选择的专业组及其专业生成考生的志愿表，考生能够对该志愿表进行保存、修改、导出、删除等操作。另外，志愿表在修改之前，可咨询相关专家的建议，得到一份更科学、合理的志愿表。