高考自动推荐院校和专业的算法代码

由于高考自动推荐院校和专业的算法有很多种，因此需要根据具体的算法选择相应的代码实现。以下是一些可能有用的算法和代码实现：

1. 基于专业排名的推荐算法
这种算法基于历年高校专业排名数据，通过计算学生的高考成绩和其他指标，来预测最适合的院校和专业。以下是该算法的基本实现代码：

def recommend_school_major(score, other_criteria):
    """
    输入：高考分数和其他指标
    输出：推荐的院校和专业
    """
    # 读取省份招生计划数据和历年专业排名数据
    admission_data = read_admission_data()
    rank_data = read_rank_data()
    
    # 根据成绩和其他指标过滤出符合条件的院校和专业
    qualified_schools_majors = filter_schools_majors(score, other_criteria, admission_data, rank_data)
    
    # 根据平均分、最高分、录取分数线等指标对院校和专业排序
    ranked_schools_majors = rank_schools_majors(qualified_schools_majors, rank_data)
    
    # 按照排序结果返回最优的院校和专业
    return ranked_schools_majors[0]

2. 基于聚类的推荐算法
这种算法将各个高校的专业按照一定的特征进行聚类，然后根据学生的高考成绩和其他指标，来推荐最符合其喜好的院校和专业。以下是该算法的基本实现代码：

def recommend_school_major(score, other_criteria):
    """
    输入：高考分数和其他指标
    输出：推荐的院校和专业
    """
    # 读取所有高校的专业和特征数据
    college_data = read_college_data()
    
    # 将所有专业按照特征进行聚类
    clusters = cluster_colleges(college_data)
    
    # 根据成绩和其他指标，计算学生的偏好向量
    preference_vector = calculate_preference(score, other_criteria)
    
    # 根据偏好向量，计算每个聚类的得分
    cluster_scores = calculate_cluster_scores(clusters, preference_vector)
    
    # 根据聚类得分，推荐最优的院校和专业
    return recommend_top_college(cluster_scores)

需要说明的是，以上代码实现只是伪代码，具体实现需要考虑很多细节问题，比如特征选取、聚类算法、成绩和指标的加权方式等等。同时，由于算法的成功与否还需要评测数据的支撑，因此在实际应用中，还需要进行大量的算法验证和改进。