软件工程团队项目方案(四):高校申请指南
2011-08-12 23:45
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每年秋季,大四的同学就开始为各种出路做准备,大部分选择了继续学习。那么如何选校读master或者Ph.D是大家很头疼的问题。尤其是选择出国,申请什么学校、什么教授,都需要我们花费不少心思去挖掘。哪个学校科研做得好?
哪个比较牛?学校对学生申请的要求是什么?种种信息需要去归纳和整理。学术搜索是一个论文的数据库,包含着海量的信息,如果我们能有效地利用其中的信息,
并且结合Bing搜索引擎或许能为高校申请起到帮助。
这个基于Academic
Search的应用主要面向的就是申请高校的学生。以高校和教授为搜索主体。用户可以从很粗糙的level上进行多项选择(如地理位置,专业,学校,是否提供offer)等进行选中初级目标,然后锁定一定的范围,最后在可选范围会以学校为分类标准,学校中包括符合标准的实验室,老师列表。
当选中老师后我们会对老师从学生申请高校需求上进行信息整合、筛选、归类,把第一手有用信息反馈给用户。老师所相关的信息可以初步整合分类三大部分:
1.学术成就:该老师的主要学术成就,具有代表性学术著作、论文,这个可以从Academic Search得到第一手可靠信息。
2.申请信息:学校或者老师的申请方式、申请要求(如成绩,地理位置,托福,gre等)、截止日期等信息。
3.生活相关:学校的地理位置、气候、校园文化及老师实验室生活相关的信息等。
总的来说应用目标用户明确,有一定市场前景。技术上实现存在一定的难度。需要将学术搜索与搜索引擎结合,抓取一些网页中的信息,并进行归类。让用户得到第一手实用信息,必须有很强的归类处理能力,归类估计是最大的难点。
哪个比较牛?学校对学生申请的要求是什么?种种信息需要去归纳和整理。学术搜索是一个论文的数据库,包含着海量的信息,如果我们能有效地利用其中的信息,
并且结合Bing搜索引擎或许能为高校申请起到帮助。
这个基于Academic
Search的应用主要面向的就是申请高校的学生。以高校和教授为搜索主体。用户可以从很粗糙的level上进行多项选择(如地理位置,专业,学校,是否提供offer)等进行选中初级目标,然后锁定一定的范围,最后在可选范围会以学校为分类标准,学校中包括符合标准的实验室,老师列表。
当选中老师后我们会对老师从学生申请高校需求上进行信息整合、筛选、归类,把第一手有用信息反馈给用户。老师所相关的信息可以初步整合分类三大部分:
1.学术成就:该老师的主要学术成就,具有代表性学术著作、论文,这个可以从Academic Search得到第一手可靠信息。
2.申请信息:学校或者老师的申请方式、申请要求(如成绩,地理位置,托福,gre等)、截止日期等信息。
3.生活相关:学校的地理位置、气候、校园文化及老师实验室生活相关的信息等。
总的来说应用目标用户明确,有一定市场前景。技术上实现存在一定的难度。需要将学术搜索与搜索引擎结合,抓取一些网页中的信息,并进行归类。让用户得到第一手实用信息,必须有很强的归类处理能力,归类估计是最大的难点。
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