一种留学申请预测系统及方法

本发明涉及一种留学申请预测系统及方法。

目前，留学申请预测大都是通过学校的往年招生分数线进行匹配，当获取一个学 生的基本信息之后，通过各个分数匹配之后筛选出符合的学校，并向学生推荐展示。

目前现有的留学申请预测方案，基本上根据学生的基本分数与学校往年招生分数 进行对比，完全根据分数符合的情况进行匹配。因为没有其他因素的加入，计算方式单一， 可能导致预测结果准确度大大降低。而且往往通过人工或简单的辅助系统进行留学申请分 析和预测，工作效率低，可靠性也较低，无法快速提供高质量的分析预测意见。

鉴于以上情形，为了解决上述技术存在的问题，本发明提出一种留学申请预测系 统，包括申请者信息模块，用于获取留学申请学生基本信息；参考库，用于收录已 拥有留学录取通知书的参考学生的信息；留学学校数据库，用于收录已拥有留学录取通知 书的参考学生所在的留学学校的信息；计算模块，用于根据申请者信息模块获得的留学申 请学生的基本信息，与参考库和/或留学学校数据库关联计算，获得留学申请学生 与参考学生和/或留学学校的关联值；匹配模块，用于根据计算模块获得的关联值，匹配留 学申请学生适合的留学学校；输出模块，用于将匹配模块得出的留学学校，输出展示给留学 申请学生，并列举各个留学学校匹配的结果。

在根据本发明的留学申请预测系统中，优选地，所述的申请者信息模块获取留学 申请学生的基本信息为留学申请学生现阶段的基本信息。

在根据本发明的留学申请预测系统中，优选地，所述的申请者信息模块和参考学 生数据库获取或收录的信息包括但不限于所在学校、专业、年级、科目分数、实践经验。

一种留学申请预测方法，采用前述的留学申请预测系统，其内容包括，获取留学申 请学生的基本信息；根据留学申请学生现阶段的基本信息，计算出与拥有留学录取通知书 的参考学生的关联值；根据留学申请学生与参考学生的关联值，计算出与留学学校的关联 值；根据计算模块获得的关联值，匹配留学申请学生适合的留学学校；将匹配模块得出的留 学学校，输出展示。

在根据本发明的留学申请预测方法中，优选地，所述的根据留学申请学生现阶段 的基本信息，计算出与拥有留学录取通知书的参考学生的关联值，其内容包括，根据留学申 请学生的所有基本信息字段，分别从参考库中筛选出与其拥有相同信息字段的参 考学生；根据不同信息字段的重要程度，进行权重设置；计算出与留学申请学生相关的参考 学生；通过留学申请学生与参考学生的得分，获取到他们的相似度；根据留学申请学生与参 考学生的相似度对比，进行排序，得到与不同参考学生的关联度；根据关联度构建参考学生 关联表。

在根据本发明的留学申请预测方法中，优选地，所述的根据留学申请学生与参考 学生的关联值，计算出与留学学校的关联值，其内容包括，根据留学申请学生与参考学生的 关联关系，将有关联的参考学生的参考成长结果与留学申请学生进行关联；通过参考学生 与留学申请学生的关联度，对参考成长结果相对于留学申请学生的关联度进行计算；通过 留学申请学生可能的参考成长结果再度从数据库中筛选出与其相同的拥有留学录取通知 书的扩展参考学生；对扩展参考学生进行权重设置；通过扩展参考学生与参考学生获得留 学通知书的留学学校与留学申请学生进行关联；通过扩展参考学生、参考学生的权重以及 留学学校的次数计算出与留学学校的关联值。

在根据本发明的留学申请预测方法中，优选地，所述的根据计算模块获得的关联 值，匹配留学申请学生适合的留学学校，其内容包括，根据留学申请学生与参考学生的关联 值，按其可能的成长曲线和发展轨迹，设置一个像素点；根据留学申请学生与留学学校的关 联值，以及留学学校自身情况，为留学学校计算出一个像素数值；根据留学学校的像素数值 与留学申请学生的像素点组合画出一个像素矩阵；根据像素点所在的像素矩阵中的位置， 匹配留学申请学生适合的留学学校，获得留学申请学生所在像素点附近的留学学校。

在根据本发明的留学申请预测方法中，优选地，所述的将匹配模块得出的留学学 校，输出展示，其内容包括，将匹配模块得出的有关联的留学学校，按相关度的大小、留学学 校的知名度、资质等影响因素进行排名；根据上述影响因素之外的其它影响因素进行个性 化的排序；将排名/排序结果输出并向留学申请学生展示。

在采取本发明提出的技术后，根据本发明的留学申请预测系统及方法，能够根据 留学申请学生的基本信息与需求，计算留学申请学生与留学学校的关联值，并根据关联值 向留学申请学生展示留学学校；除了依据留学申请学生目前的情况之外，还依据与留学申 请学生基本信息相似的参考，获取到其可能性的发展轨迹，实现智能化、个性化的 留学申请分析预测，使得向留学申请学生展示的留学学校能很好的符合不同学生的发展需 求。根据本发明的留学申请预测系统及方法，因为引入了留学申请学生、参考学生和留学学 校的相关关联因素，通过详尽可靠的关联和分析，提高了分析预测结果的准确度。由于所有 分析工作全部由系统实时执行，工作效率高，可靠性也高，可以快速提供高质量的分析预测 意见。

图1示出了根据本发明实施例的留学申请预测系统结构示意图

图2示出了根据本发明实施例的留学申请预测方法流程图

图3示出了根据本发明实施例计算出与拥有留学录取通知书的参考学生的关联值的方 法流程图

图4示出了根据本发明实施例计算出与留学学校的关联值的方法流程图

图5示出了根据本发明实施例匹配留学申请学生适合的留学学校的方法流程图

图6示出了根据本发明实施例输出展示匹配模块得出的留学学校的方法流程图

下面将参照附图对本发明的各个优选的实施方式进行描述。提供以下参照附图的 描述，以帮助对由权利要求及其等价物所限定的本发明的示例实施方式的理解。其包括帮 助理解的各种具体细节，但它们只能被看作是示例性的。因此，本领域技术人员将认识到， 可对这里描述的实施方式进行各种改变和修改，而不脱离本发明的范围和精神。而且，为了 使说明书更加清楚简洁，将省略对本领域熟知功能和构造的详细描述。

如图1所示，一种留学申请预测系统，包括申请者信息模块，用于获取留学申请学 生基本信息；参考库，用于收录已拥有留学录取通知书的参考学生的信息；留学学 校数据库，用于收录已拥有留学录取通知书的参考学生所在的留学学校的信息；计算模块， 用于根据申请者信息模块获得的留学申请学生的基本信息，与参考库和/或留学 学校数据库关联计算，获得留学申请学生与参考学生和/或留学学校的关联值；匹配模块， 用于根据计算模块获得的关联值，匹配留学申请学生适合的留学学校；输出模块，用于将匹 配模块得出的留学学校，输出展示给留学申请学生，并列举各个留学学校匹配的结果。

如图2所示，采用上述留学申请预测系统的留学申请预测方法，首先在步骤S10 获 取留学申请学生的基本信息，这些基本信息输入并保存在申请者信息模块中，系留学申请 学生现阶段的基本信息，这些基本信息包括但不限于所在学校、专业、年级、科目分数、实践 经验，并且可以根据具体情况和需要进行适应性的扩展。

在基本信息数据的处理上，留学申请学生录入自己当前的基本信息并保存后，存 储到数据库中，系统赋予唯一ID作为标识，ID与姓名，，学校，专业，年级，科目分数 等建立联系，通过获取留学申请学生的ID，即可获取其现阶段的基本信息。参考库 和留学学校数据库的信息数据亦采用此方法处理，后续不再分别阐述，不同的数据库其信 息来源存在多种方式，不限于学生录入，也可以采取其它的收集方法。申请者信息模块获得 的信息数据及本系统分析处理后的数据后续也可以收入参考库和留学学校数据 库之中。

为了能准确且个性化的向留学申请学生展示可能符合的留学学校，满足不同学生 的需求，申请者信息模块获得的信息数据和参考库及留学学校数据库的信息内容 存在一条或一条以上的相同信息内容，通过留学申请学生现阶段的基本信息与参考学生数 据库中存在的已拿到留学录取通知书的参考学生进行关联。

在步骤S20 中，计算模块从申请者信息模块中调取留学申请学生的基本信息，根 据留学申请学生现阶段的基本信息，调取参考库中的参考学生的基本信息，计算 出与拥有留学录取通知书的参考学生的关联值。这部分内容如图3所示，首先步骤S21根据 留学申请学生的所有基本信息字段，分别从参考库中筛选出与其拥有相同信息字 段的参考学生；然后步骤S22 根据不同信息字段的重要程度，进行权重设置，这里的不同信 息字段的重要程度可以根据留学申请学生的需求设定，也可以根据不同信息字段对参考学 生顺利申请到留学学校的影响力设定，也可以根据系统开发者或管理者的分析来进行设 定；接着步骤S23 计算出与留学申请学生相关的参考学生，即与留学申请学生存在相同内 容的信息字段的参考学生；步骤S24 中通过留学申请学生与参考学生的得分，获取到他们 的相似度，相似度主要通过信息字段来识别，具有较多的相同信息字段的学生的相似度较 高；步骤S25 根据留学申请学生与参考学生的相似度对比，进行排序，得到与不同参考学生 的关联度；步骤S26中根据关联度构建参考学生关联表，关联表可以根据关联度的高低亦即 参考学生具有的与留学申请学生相同的信息字段的多少来排序，也可以结合信息权重进行 修正，参考学生关联表数据留存在数据库中供后续分析引用。

如图2和图4所示，计算模块在步骤S30中根据前面计算出的留学申请学生与参考 学生的关联值，从留学学校数据库中调取留学学校的数据信息，计算出与留学学校的关联 值。其具体方法包括步骤S31，根据留学申请学生与参考学生的关联关系，将有关联的参考 学生的参考成长结果与留学申请学生进行关联；接着步骤S32 通过参考学生与留学申请学 生的关联度，对参考学生参考成长结果相对于留学申请学生的关联度进行计算；步骤S33 通过留学申请学生可能的参考成长结果再度从数据库中筛选出与其相同的拥有留学录取 通知书的扩展参考学生；步骤S34 对扩展参考学生进行权重设置；步骤S35 通过扩展参考 学生与参考学生获得留学通知书的留学学校与留学申请学生进行关联；步骤S36通过扩展 参考学生、参考学生的权重以及留学学校的次数计算出与留学学校的关联值。

如图2和图5所示，步骤S40 中匹配模块根据计算模块获得的关联值，匹配留学申 请学生适合的留学学校。其具体步骤包括，S41 根据留学申请学生与参考学生的关联值，按 其可能的成长曲线和发展轨迹，在匹配模块中设置一个像素点；步骤S42 根据留学申请学 生与留学学校的关联值，以及留学学校自身情况，为留学学校计算出一个像素数值；步骤 S43 根据留学学校的像素数值与留学申请学生的像素点组合画出一个像素矩阵；步骤S44 根据像素点所在的像素矩阵中的位置，匹配留学申请学生适合的留学学校，获得留学申请 学生所在像素点附近的留学学校。

需要说明的是，本实施例中按执行计算的功能不同区分了计算模块和匹配模块， 实际上，这两种模块可以是分别设置，也可以集成在一起设置，本发明并未对其作出限制， 将其分开阐述只是为了表达的便利，不代表对其构成限制。

在步骤S50中，如图2所示，输出模块将匹配模块得出的留学学校，输出展示。其具 体包括，步骤S51 将匹配模块得出的有关联的留学学校，按相关度的大小、留学学校的知名 度、资质等影响因素进行排名；步骤S52 根据上述影响因素之外的其它影响因素进行个性 化的排序；步骤S53 将排名/排序结果输出并向留学申请学生展示。此处输出展示的分析预 测结果，可以是按步骤S51得到的结果，也可以是按步骤S52得到的结果，或者是同时执行了 两者所得到的结果。

根据本发明实施例的留学申请预测系统及方法，能够根据留学申请学生的基本信 息与需求，计算留学申请学生与留学学校的关联值，并根据关联值向留学申请学生展示留 学学校；除了依据留学申请学生目前的情况之外，还依据与留学申请学生基本信息相似的 参考，获取到其可能性的发展轨迹，实现智能化、个性化的留学申请分析预测，使 得向留学申请学生展示的留学学校能很好的符合不同学生的发展需求。根据本发明的留学 申请预测系统及方法，因为引入了留学申请学生、参考学生和留学学校的相关关联因素，通 过详尽可靠的关联和分析，提高了分析预测结果的准确度。由于所有分析工作全部由系统 实时执行，工作效率高，可靠性也高，可以快速提供高质量的分析预测意见。

以上对本发明进行了详细介绍，本文中应用了具体个例对本发明的原理及实施方 式进行了阐述，以上实施例的说明只是用于帮助理解本发明的方法及其核心思想；同时，对 于本领域的一般技术人员，依据本发明的思想，在具体实施方式及应用范围上均会有改变 之处，综上所述，本说明书内容不应理解为对本发明的限制。

通过以上的实施方式的描述，本领域的技术人员可以清楚地了解到本发明可实 施。当然，以上所列的情况仅为示例，本发明并不仅限于此。本领域的技术人员应该理解，根 据本发明技术方案的其他变形或简化，都可以适当地应用于本发明，并且应该包括在本发 明的范围内。