范佳琪，王慧亚

（四川大学计算机学院，成都610065）

0 引言

随着信息时代的到来，作为全国参与人数最多和最受社会关注的考试，高考也开始不断推进信息化建设，线上报考、网上评卷、线上填报志愿，高考的整个过程都与现代信息技术紧密联系在一起。高考信息化使得各地教育部门累积了非常多与高考有关的数据，也在不知不觉中使得互联网中蕴藏了海量高考数据。而众所周知，在如今这个数据决定一切的大数据时代中，从海量高考数据中挖掘出对高考有所帮助的知识是教育部门和考生家长共同的迫切需求。目前有许多研究人员从不同角度出发，采用各种技术和方法致力于从高考数据中发现知识和规律，为考生、招生及教育部门在高考过程提供更科学、更合理的指导和服务。

本文对近年来基于高考数据进行的各类分析和预测研究进行概述，将该领域的相关研究按照研究技术和方法简单分为三类：基于统计分析的研究、基于数据挖掘的研究和基于机器学习的研究。

1 基于统计分析的研究

早期的基于高考数据的研究，大多是采用统计分析的方法，使用线性回归、灰色模型等来处理和分析高考数据，这些研究大多围绕如何更好地预测高考分数线这一问题进行。

较早的，韩向峰等人[3]提出了一种基于关键字的Web 数字信息挖掘方法来预测考生的录取概率。该方法首先通过设置关键词爬取Web 页面上的与高考招生相关的信息，然后基于获取的数据采用曲线拟合和多元线性回归对本专科分数线以及院校最低分数线进行预测。……