まず、基本的な情報
タイトル：大学入試支援報告スキームは、意思決定の知恵に基づいています
時間：2017
出典：成都外国語学校
キーワード：スマートな意思決定、スコアの予測、大学入試、支援の報告;
第二に、研究
1.主な内容
意思決定のプログラムのデータ事前入場スコアでの知恵に基づく方式を報告する支援の大学入試は、三つの部分を予測し、ボランティアのマッチング本論文でプレゼント。データは、処理結果を直接その後の分析および意思決定のために使用することができるように、関連情報の初期処理を前処理します。入場料は入場料、テーブルのサブセクション、入学計画を予測することは過去の情報に基づいて、各学年の入学を予測しました。ボランティアマッチングは人のスコアの情報自発報告、申請者の要件を満たすために、学校や学校のリストを提供する意欲に基づいて、フォーマットを報告して審査をとして直接使用することができる大学入学によると、ボランティアの応募者のさまざまな組み合わせを提供し、人間のボランティアの宣言。この方式では効果的に自主的な報告の受理率を向上させることができます。
2.意思決定支援自主的な報告プログラム
本論文では、意思決定支援プログラム完了の大学入試では、候補者の自発的報告のための大学入試インテリジェンス意思決定支援システムは、新しいソリューションをもたらします。大学入試インテリジェンス意思決定支援は、過去のデータと最終的に候補に沿って、分析や意思決定の意思決定方法の知恵を使用するには、候補者の意欲に基づいて、コンピュータ技術、ネットワーク技術、データ解析技術を使用することです。候補者のない「対外援助は」ボランティアを埋めるために存在していない多くのためのヘルプを提供するために、大学入試の意欲。プログラムの構造に示すように：
（1）データの前処理
大学入試の過程では、情報がメインの学校に関する情報、候補者の自主的報告要因、最終的にボランティア情報。学校情報：学校の種類（例えば985211、ファーストクラスの大学、などのファーストクラスの学校の規律、一般的な、通常の2、3、一般）、地域（南東、南西部、中国中央部、北西、北東、など）、都市、大学、デパート、専門、年間の入学、就職など。大学への適用に影響する要因：学校のタイプ、地域、都市、大学、デパート、専門、候補のスコア、予測入場ライン。ボランティア情報：プロの学校や配列組成の数は、特定の学校を埋めることができ、その後、関連する特定の条項の専門家と自主的な報告の数。情報および学校要因の自主的な報告のために、その構成要素のそれぞれの異なる種類に影響を与え、それが意思決定を行う際に測定するために比較することはできません、必要が正規化処理の両方で行われます。
（2）入院予測
このセクションでプレゼント年度入学することを学校に応じて過去のデータプラン、テーブル方式のサブセクションには、埋めるためにボランティアのための基本的なサポートを提供し、入学の年を予測します。プロ学校の入学情報を構築するために、それぞれ与えられた年と仮定すると、多次元のベクトルである、（メジャー、マーク、CandNum AdmiNum 、PlanNum、ランク）、 それぞれ、プロのバッチの候補者の数に対応する各コンポーネントのプロ、入場料、 、入院の数、プログラムの数、入院最低スコアは、テーブルのサブセクションにランキング。ある特定の例の下には、予測プロ入学のプロセスを説明します。基準年のパラメータを決定する最初のステップ。このパラメータは、入学、通常、[3,5]に設定し、年齢パラメータを示す過去5年間を参照して、5年に設定されています。計算する第二のステップは、基準値をランキング入院を予測しました。5年の計算は、前の平均ランクランクの入場料に対応する特殊なサブ期間テーブルを適用します。第3のステップは、基準値ランキングを調整することです。
（3）マッチングボランティア
ボランティアマッチングは入場料に基づく方法のボランティアのマッチングは情報提供者の実際のテストの点数を予測し、そして人々のニーズを満たすために提案されている人間のニーズを満たし、学校の種類、地域の学校が配置され、学校の街、学校、大学、学科、専門を含むことができ、雇用、学校ランキングなど インフォーマントは、1つまたは複数の要因のこれらの要因から選択して、これらの要因の優先順位を調整することができ、需要創出ボランティアPQは、パーソナライズされた独自：[PQ1、PQ2、...、pqN]。その中でも、コンポーネントPQIはPQ1自主的な報告が最も重要な影響因子である、などのプロなどとして、特定の必要性を表し、PQ2自主的な報告は、重要度の順に、次の最も重要な要因であると、その後辞退します。ここでPQ：[PQ1、PQ2、...、pqN]成分Qであり; Q1、Q2、···、QN]サブセット成分。
結論
Benpianジャーナルの読み出しによって。候補者からのニーズを理解し、学校はスコアを予測記入するつもりで、家具付きの学校であることを過去の情報に基づいて3つのアプローチ、プログレッシブ層を、マッチングボランティア、そしてボランティアの候補のリストを構成するサブテーブルやその他の情報の期間は、個々のニーズを満たします、それは候補者の自主的報告要件の大半を満たすことができます。
IV参照
[1] Pengshiチェン。スキームを報告する支援の大学入試は、の意思決定の知恵に基づいています [J]。成都外国語学校、2017。