随着高考改革的推进与信息技术的发展,高考志愿智能填报系统越来越受到人们的关注。但是现有的大多数填报系统只是把纸质版的招生数据以另一种方式展现给志愿填报者,并不能解决考生因盲目填报志愿而导致专业不合适、高分低就等问题。因此开发一套高考志愿智能填报系统,帮助万千高考学子选择合适的院校与专业具有重要的意义。本文以浙江省为研究目标,对高考志愿填报特征以及往年志愿填报数据进行分析。本文运用人工智能、个性化推荐、数据挖掘等技术开发一个高效、便利、实用的智能志愿填报系统。本文的具体内容包括以下几方面:首先,根据近三年院校专业录取数据,基于BP神经网络模型来预测当年院校专业的录取位次。其次,根据测评结果获取考生的偏好信息构建用户的兴趣特征向量表,运用基于用户的协同过滤推荐算法对用户进行志愿推荐。由于系统研发时间较短,运用协同过滤推荐算法存在数据稀疏和冷启动问题,无法对部分用户进行志愿推荐,对于此部分用户系统再采用基于约束的过滤推荐算法进行志愿推荐。再者,根据近三年院校专业的录取数据与基于BP神经网络模型预测的当年院校专业的录取位次,结合院校专业录取分数相对于录取人数呈现正态分布的特性,预测考生被院校专业录取的概率。最后,详细分析高考志愿智能填报系统功能需求,首先进行系统总体设计,然后对系统各功能模块进行详细介绍,最后对高考志愿智能填报系统进行功能测试和性能测试。测试结果表明,高考志愿智能填报系统能够实现预测当年院校专业的录取位次、对用户进行志愿推荐和预测考生被某一院校专业录取的概率等功能。