一种基于人机对话交互数据的智能择校系统的制作方法

本发明涉及教育，具体为一种基于人机对话交互数据的智能择校系统。

背景技术：

1、随着社会和教育行业的发展，大众对高学历的追求越来越强烈，从而考研也就成为了大家的一个选择，学生参加考研首先要面对的就是确定自己报考的院校和专业，但全国研究生院校800多所，专业2000多个，学生面临的选择会非常多，从而会存在选择困难。

2、当前已有最相近技术方案中，主要的方法步骤为：第一步是通过考生的对考研院校专业的基本要求，从而得到初步筛选的若干院校专业，第二步是通过对用户个人情况，匹配筛选出的院校，从而给出明确推荐，第一步中，要拆解出院校专业的各项字段信息，包括院校的排名、层次、所在地区和院校特色等信息字段，以及要建立院校和专业的映射关系，明确不同的院校会招收哪些具体的专业，第二步中，需要收集用户的个人信息，包括大学院校，大学专业，成绩排名，英语水平，备考时长等信息字段，通过算法将用户信息和院校信息进行匹配，针对性推荐一批院校专业，通过这两大步骤，最后给用户推荐若干个院校专业，并且按照一定的规则给推荐院校专业做一个排序，供用户选择和确定。

3、在当前已有的最相近技术方案中，其中第一步普遍都能实现，主要是将院校专业的各个标签数据进行拆解，包括院校排名、层次、地区和特色等信息字段，用户确定了个人专业，院校层次地区等信息后，通过字段筛选，就能得出一批院校专业信息，而在第二步中，针对收集到的用户信息，系统如何将这些字段信息计算成数字信号，并且作用到推荐结果上，过程并不清晰透明，用户被动接受结果，以及经常出现推荐的结果不准确，用户对推荐结果并不满意的问题，为此提出一种基于人机对话交互数据的智能择校系统来解决上述问题。

技术实现思路

1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种基于人机对话交互数据的智能择校系统，具备推荐结果准确的优点，解决了过程并不清晰透明，用户被动接受结果，以及经常出现推荐的结果不准确，用户对推荐结果并不满意的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于人机对话交互数据的智能择校系统，包括择校操作系统、智能对话系统、匹配推荐系统和数据录入系统；

3、其中，择校操作系统，用于：供用户输入和修改个人信息、意向信息，以及给匹配推荐系统提供信息，最终接收和显示其反馈的择校结果报告信息；

4、其中，智能对话系统，用于：对用户自然语言进行识别和分析，最终达成理解用户个人信息和意向信息；

5、其中，匹配推荐系统，用于：根据用户信息和意向信息，进行院校难度计算匹配，推荐出符合要求且有备考指导意义的院校；

6、其中，数据录入系统，用于：输入院校信息，专业信息和年度招录数据等。

7、进一步，所述择校操作系统由三大部分组成，分别是择校功能入口、择校信息输入和择校结果反馈，所述择校信息输入包括个人信息和意向信息，所述个人信息包括当前状态、大学院校、大学专业、四六级成绩、计划备考时长和数学基础，所述意向信息包括意向专业、意向地区、院校层次和培养方式。

8、进一步，所述择校结果反馈最终会给用户反馈一个择校的结果建议，即择校报告，报告首先是根据用户的个人信息和意向信息，完成对应的考研竞争力的能力拆解和计算，得到最终的考研竞争力水平值，同时给出推荐理由分析，最终打上“稳妥，冲刺，保底”的标签，推荐给用户。

9、进一步，所述智能对话系统包括对话触发逻辑，对话判断流转，系统反馈话术，语音识别模块，其中语音识别模块用于针对用户的个人信息，快速识别出用户信息。

10、进一步，所述数据录入系统包括院校相关信息、专业相关信息和每年招生信息。

11、进一步，所述院校相关信息包括院校名称、院校层次、院校排名、院校所在地区城市、院校类别和院校下属院系信息等，所述专业相关信息包括学科门类、一级学科、专业名称、专业代码和学科评估等。

12、进一步，所述匹配推荐系统基于获取的院校专业信息，计算每个院校专业的考研竞争力要求值，所述匹配推荐系统针对院校层次信息，将所有的院校分为6个层级，分别为a1～a6，然后将不同的级别赋予对应的权重值，所述匹配推荐系统针对专业学科评估，将专业的学科评估分为10个层级，分别为b1～b10，然后将不同的级别赋予对应的权重值，所述匹配推荐系统针对所属地区城市，将院校的地区城市分为3个层级，分别为c1～c3，然后将不同的级别赋予对应的权重值，所述匹配推荐系统针对专业培养方式，将培养方式分为2个层级，分别为d1，d2，然后将不同的级别赋予对应的权重值，所述匹配系统推荐针对院校排名信息，会将具体排名值代入到一个线性算法公式，从而得到排名值e，所述匹配推荐系统针对abcd各项，得到计算公式为

13、

14、进一步，所述排名值e的线性算法公式为：

15、e＝5.008772-学校排名×0.008772(当学校排名大于570名时候，e＝0)，最终的研究生院校专业的上岸难度值的计算公式为：m＝a+b+c+d+e+50。

16、进一步，所述匹配推荐系统基于获取的用户个人信息，计算用户的考研竞争力值，所述匹配推荐系统针对用户大学院校，将所有的院校分为7个层级，分别为x1～x7，然后将不同的级别赋予对应的权重值，所述匹配推荐系统针对大学成绩水平，将用户的成绩水平分为4个层级，分别为y1～y4，然后将不同的级别赋予对应的权重值，所述匹配推荐系统针对四六级成绩，将四六级成绩分为3个层级，分别为p1～p3，然后将不同的级别赋予对应的权重值，所述匹配推荐系统针对备考时长，将用户的备考时长分为3个层级，分别为q1～q3，然后将不同的级别赋予对应的权重值，所述匹配推荐系统针对数学基础，将用户的数学基础分为6个层级，分别为t1～t6，然后将不同的级别赋予对应的权重值。

17、进一步，所述匹配推荐系统针对xypqt各项，得到计算公式：

18、

19、最终的备考用户的水平层次值：n＝x+y+p+q+t+50，

20、然后将各个院校专业的考研竞争力要求值m减去用户考研竞争力值n，得到r，如果r∈[-7，7]，则匹配度为五星，推荐等级为稳妥，如果r∈(7，15]，则匹配度为四星，推荐等级为冲刺，如果r∈[-15，-7)，则匹配度为三星，推荐等级为保底，如果r∈(-∞，-15)，则匹配度为二星，推荐等级为不推荐，如果r∈(15，+∞)，则匹配度为一星，推荐等级为不推荐。

21、与现有技术相比，本技术的技术方案具备以下有益效果：

22、该基于人机对话交互数据的智能择校系统，打破择校过程的黑盒，用户对择校过程更清晰，从而对择校结果更加信任，采用人机对话交互的方式，每一次对话都会及时反馈，告知用户具体的信息，从而逐步获取到用户的基础信息和用户的意向信息，从而保证用户对整个择校过程的清晰透明，显著提升了择校结果的准确性，保证了用户对结果交付的满意度，将院校专业的基础信息字段都赋予对应的参数，计算出每个院校专业对应的竞争力要求值，然后针对用户的各个特点信息也都赋予了对应的权重值，计算出每个考生的考研竞争力水平值，最后通过考生的考研竞争力和院校专业的竞争力要求值，做匹配度计算，为学生给出一批院校专业的择校推荐。