【摘要】：隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,新興專家系統(tǒng)早已滲入志愿填報指導(dǎo)領(lǐng)域。志愿填報與錄取專家系統(tǒng)是一種能主動“找到人”、“服務(wù)人”的個性化推薦系統(tǒng),廣泛應(yīng)用于分?jǐn)?shù)線預(yù)測、院校推薦及專業(yè)推薦領(lǐng)域中。經(jīng)調(diào)查研究發(fā)現(xiàn),部分推薦算法及系統(tǒng)存在弊端,如考生偏好考慮不充分、系統(tǒng)數(shù)據(jù)不全面、推薦院校專業(yè)不合理等,無法為考生提供科學(xué)的志愿填報推薦方案。高考考生填報與錄取專業(yè)不一致,“高分低就”、“專業(yè)錯位”等現(xiàn)象還尚未解決,影響著考生個人未來發(fā)展,造成教育資源的浪費。從爬蟲爬取的省招生考試院高考數(shù)據(jù)入手,建立考生志愿數(shù)據(jù)倉庫。以MBTI人格類型及霍蘭德職業(yè)興趣為理論依據(jù),結(jié)合高校專業(yè)特點和職業(yè)規(guī)劃要求,實現(xiàn)人格類型與專業(yè)相結(jié)合、職業(yè)興趣與職業(yè)類別相結(jié)合,通過人格特征與職業(yè)興趣測試,進行匹配,實現(xiàn)專業(yè)領(lǐng)域推薦方案,實現(xiàn)“找到人”的目標(biāo)。采用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)對考生志愿進行挖掘分析,對多種算法進行研究改進,實現(xiàn)“服務(wù)人”目標(biāo)。針對高考政策革新,志愿填報屬性激增這一問題,收集整理影響分?jǐn)?shù)線預(yù)測結(jié)果的因子,在此基礎(chǔ)上對人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型不斷進行參數(shù)調(diào)優(yōu)。采用經(jīng)驗優(yōu)先策略生成決策樹,提高稀少樣本的精度,建立評估院校最低分?jǐn)?shù)線預(yù)測精度的模型。利用基于改進的K-means算法設(shè)計出院校分類的分析器,針對K-means算法的簇心選取策略不同聚類結(jié)果不同這一特點,引入最小生成樹算法,實現(xiàn)初始聚類中心最優(yōu)選取,提高了算法結(jié)果的準(zhǔn)確度。設(shè)計專業(yè)單元格集合,在此基礎(chǔ)上利用網(wǎng)格類型的DBSCAN算法,生成專業(yè)類型聚類分析結(jié)果,減少了算法迭代時間,提高了算法的效率。志愿填報與錄取專家系統(tǒng)的設(shè)計,實現(xiàn)了專業(yè)傾向推薦、職業(yè)選擇推薦、高校填報推薦等個性化專家推薦。有利于指導(dǎo)考生進行科學(xué)的志愿填報,有利于以“以人為本”志愿填報機制的構(gòu)建,有利于高等教育資源的合理分配,有利于高校招生考試制度“多元化評價”和“多樣化選拔”重要目標(biāo)的實現(xiàn)。
【學(xué)位授予單位】：青島科技大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號】：G632.474;TP391.3
【圖文】：

圖 2-1 數(shù)據(jù)采集及處理流程分析Fig.2-1 Data acquisition and processing flow analysis2.2 數(shù)據(jù)倉庫技術(shù)2.2.1 數(shù)據(jù)倉庫特征1991 年，W.H.Inmon[22]提出的數(shù)據(jù)倉庫概念最為人接受，如今人們對數(shù)據(jù)倉庫的理解已上升至多角度。數(shù)據(jù)倉庫得以廣泛應(yīng)用的主要優(yōu)勢在于提出兩種不同的數(shù)據(jù)處理類型：操作型數(shù)據(jù)處理和分析型數(shù)據(jù)處理[23]。在實際應(yīng)用中，區(qū)分使用這兩種數(shù)據(jù)處理類型形成 DB-DW 的主要結(jié)構(gòu)[24]。數(shù)據(jù)倉庫之所以同傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫區(qū)分開，還在于數(shù)據(jù)倉庫具有使用的四大基本特點。表 2-4 數(shù)據(jù)倉庫四大基本特點Tab.2-4 Four Basic Characteristics of Data Warehouse

高考志愿與錄取的匹配度分析與優(yōu)化技術(shù)研究2 數(shù)據(jù)倉庫的體系結(jié)構(gòu)為使數(shù)據(jù)倉庫的設(shè)計、建立及應(yīng)用管理簡單化，提出數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)。首先集成來自不同數(shù)據(jù)庫的數(shù)據(jù)源信息，進一步按主題將數(shù)據(jù)進行分類和組合處理不修改數(shù)據(jù)倉庫中的數(shù)據(jù)，該數(shù)據(jù)主要用于分析型處理。數(shù)據(jù)倉庫體系結(jié)構(gòu)按可分為三類：數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)存儲和管理層、數(shù)據(jù)分析工具層[25]。

圖 2-3 OLAP 體系結(jié)構(gòu)Fig.2-3 OLAPArchitecture（1）數(shù)據(jù)源。OLAP 的主要數(shù)據(jù)源來自數(shù)據(jù)倉庫。（2）OLAP 服務(wù)器。操作和支持多維數(shù)據(jù)集結(jié)構(gòu)，為多用戶提供數(shù)據(jù)處理和高能引擎。（3）OLAP 客戶機及客戶端應(yīng)用軟件。OLAP 服務(wù)器的數(shù)據(jù)切片由 OLAP 客戶以多維形式顯示，可供用戶利用軟件對數(shù)據(jù)進行復(fù)雜的計算操作。OLAP 主要用于數(shù)據(jù)倉庫中復(fù)雜的分析操作�？筛鶕�(jù)決策需求進行快速而又靈的數(shù)據(jù)查詢處理，最終以簡單、易讀的形式將數(shù)據(jù)操作結(jié)果展現(xiàn)給分析人員。.2 OLAP 的分析方法OLAP 通過操作多維數(shù)據(jù)實現(xiàn)數(shù)據(jù)分析。OLAP 數(shù)據(jù)分析手段簡單、靈活，廣應(yīng)用于決策管理領(lǐng)域。數(shù)據(jù)

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本文編號：2757430