高考志愿推荐系统：AI聚类算法与功能分析

软件实践第7组（AI2组）的初步项目设计聚焦于高考志愿填报推荐系统的AI算法设计与实现。该项目的核心任务是开发一种聚类算法，以便为用户提供分数段分布和专业分布的分析，帮助他们在填报志愿时做出更为精准的决策。 项目团队由6名成员组成，利用Python编程平台如PyCharm 2018和AI开发工具Pytorch进行开发。他们计划在2020年9月前完成项目。项目采用的语言是Python，充分体现了现代AI开发中的流行语言选择。 功能需求分析阶段，团队重点关注两个主要功能： 1. 分段分布聚类：这个功能针对的是用户对自己分数的宏观理解需求。由于高考竞争激烈，仅凭个人排名难以精确判断在全国或省内的位置，所以设计了将分数划分为高、中、低分段的功能。通过此功能，用户可以快速了解自己分数的相对位置，有助于他们确定志愿范围。 2. 高校专业分布聚类：考虑到用户对学校和专业的深入了解，团队开发了一个基于多种评估指标（如主流排名和师资力量）的排序系统。然而，由于评估标准的主观性，实际操作中只能对高校的专业实力进行大致分类，如A、B、C等级别，以及新的类别设置。 算法实现条件与目标设计方面，团队明确以这两个功能为目标。对于分段分布聚类，他们依赖于各省历年分数与人数的原始数据，通过对这些数据的处理，赋予分数一个更直观的分段维度，提升数据分析的深度和后续功能如学校推荐的准确性。 高校专业分布聚类则需要对大量数据进行处理，通过聚类技术将高校的专业能力归类，便于用户根据自身的分数、地域和个人兴趣进行综合考虑。实际应用时，还会结合具体招生情况对结果进行个性化筛选，确保推荐的匹配度。 这个项目旨在通过AI技术提升高考志愿填报的智能化水平，提供个性化的教育资源匹配服务，帮助学生更好地规划未来学业路径。