理想的高考志愿填报系统应该在完备真实的数据之上,采用适当的投档算法合理化地匹配院校,并结合考生自身条件及主观倾向,辅以多维度的志愿填报策略,为考生选择满意的学校和专业。目前已有的志愿填报辅助系统通常直接将考生分数与高校及专业的调档线进行匹配,没有考虑考生职业兴趣、意向高校及城市、家庭背景等信息,且部分系统的高校招生数据不完整,策略单一,例如缺少军警院校、定向专业招生数据,志愿填报策略单一、高校推荐不具个性化等问题。基于上述问题,本文研究如下:（1）针对每年高校招生计划数据均以PDF文件存储,不能直接提取,提出了PDF文档表格内容提取方法,该方法通过对高校招生分数信息构建表格,然后基于OCR定位技术与Tesseract识别来提取数据,在四川省2017-2021年招生考试报中进行检验,数据提取准确率达到84%。同时,采用网络爬虫技术采集并抽取统计局官方网站的城市发展数据、院校官方网站的院校数据,通过清洗,构建了完备的高考志愿填报数据库。（2）针对志愿填报策略单一的问题,提出了一种融合了经验、可解释性、可计算的多特征判别志愿填报策略算法,该算法参考了历年历史数据中多个维度(等位线、平均分、最高分、最低分、征集志愿录取人数等,将考试院公布的“一分一段表”数据,利用线差法和位差法将考生分数换算成历年分数,运用历年分数的经验和多特征作为筛选指标,实现“冲稳保”三种类型的高校筛选策略。通过前N年对N+1年的录取实验验证,“冲”策略的命中率高于40%,“稳”策略的命中率高于70%,“保”策略的命中率达到100%,且出现了历史数据越丰富效果越好的趋势。（3）针对高校画像排名不具个性化的问题,采用层次分析法,提出了评价指标体系,体系中各项指标不仅有办学投入、生源质量、科研能力、基础建设等指标,还加入了城市发展、院校影响力、就业前景、社会回报、生活环境等多个有利于考生志愿填报的评价指标,并将不同类型的高校进行分类评价。通过与“校友会榜”、“网大榜”、“武书连榜”的对比实验,结果表明此高校画像排名与现有榜单有一定差异,在新加入的指标影响下呈现“北上广”及西南地区院校排名提升的现象,此现象主要因为城市影响、专业就业是志愿填报时考生及家长主要关心的因素,符合志愿填报趋势。（4）基于多源异构志愿填报数据库的构建、多维度的志愿填报策略、个性化高校画像构建排名的研究,实现了高考志愿填报系统,为用户提供了分数信息查询、院校信息查询、院校录取概率评估、院校专业匹配、多维度的策略填报功能,经过功能测试和性能测试,达到了个性化高考志愿推荐填报的目的。