AI院校匹配
算法驱动的
最优择校策略
基于协同过滤与知识图谱的双引擎架构，深度分析历年录取数据与院校偏好特征，为每位考生量身定制科学的院校匹配方案。
基于协同过滤与知识图谱的双引擎架构，深度分析历年录取数据与院校偏好特征，为每位考生量身定制科学的院校匹配方案。
我们的匹配引擎融合了两种核心算法：协同过滤算法通过分析数万名相似考生的录取轨迹，发现隐藏的院校偏好模式；知识图谱则构建了院校、专业、城市、就业之间的深层关联网络。
覆盖 2,800+ 院校节点与 15,000+ 专业关联
基于 50万+ 真实录取案例的相似度匹配
冲刺 / 稳妥 / 保底三档科学分配
我们的院校数据库覆盖全国 31 个省份、2,800+ 所院校的完整录取信息，涵盖艺术类本科专业 15,000+ 个，录取分数线数据追溯近 10 年。
覆盖全国所有开设艺术类专业的本科院校
历史分数线、位次、录取人数全面追溯
自动同步各省考试院最新招生与录取数据
基于多维度特征融合的录取概率模型，综合考量考生专业成绩、文化成绩、省排名、院校历年录取趋势等核心因素，输出每个目标院校的录取概率值与置信区间。
输入成绩后秒级输出录取概率，支持多院校并行对比
GBDT + DNN 双模型融合，兼顾可解释性与预测精度
在 10 万+ 验证样本上达到业界领先的预测精度
整合考生成绩、省排名、历年录取分数线等多源数据，进行缺失值填充与异常值检测，构建标准化特征向量。
提取 36 维核心特征，通过 GBDT 与 DNN 双模型并行推理，加权融合输出录取概率与置信区间。
根据概率值自动划分冲刺 / 稳妥 / 保底三档，生成最优志愿填报方案，并提供备选院校推荐。