随着计算机信息化水平的提高,如何借助于信息化手段及时准确地采集高考考生志愿,如何为考生提供一种可参考的高考志愿学校及专业选择指导,都是考生、家长、学校及招生管理部门都关心的问题,也是当前招生考试业务信息化研究的热点问题。本论文选题高考志愿填报系统性能优化及高考志愿预测分析研究。针对高考志愿填报过程中由于填报时间集中所面临的访问量大、并发度高的问题,通过采用Web集群、数据库集群、程序及数据库优化来提高系统性能,针对高考志愿填报参考预测问题,采用统计学习方式,通过对历史录取数据进行分析,构建高考志愿预测分析模型,为考生提供志愿填报决策参考。论文的特色研究工作如下：在高考志愿填报系统性能优化方面,针对高考网络报志愿过程中由于填报时间集中所面临的访问量大、并发度高的问题,提出了一种优化高考志愿填报系统性能的方法。采用硬件堆叠方式集成硬件平台、Web集成方式构建Web集群服务、Oracle RAC服务构建数据库集群服务,从而在硬件平台、Web服务及数据服务上满足系统大并发量的要求；通过对程序SQL优化、表索引优化,多表关联优化及程序绑定变量数据库解析优化,提高程序的执行效率,提高了单个Web服务及数据库服务的支撑能力,以提高系统的整体效率；在高考志愿预测分析研究方面,提出了基于支持向量机的高考志愿预测分析方法,该方法采用支持向量机学习方法,提取考生的成绩、考生的排名、考生的科类、院校的招生计划数、院校的档次特征等21个特征,利用某省近两年的18万录取历史数据,训练构建了不同批次高考志愿预测分析模型,并进行了不同特征的分类实验对比,结果表明结合考生信息和院校信息的特征构建分类器取得了很好的效果。针对高考志愿网上填报业务,采用J2EE架构,设计实现了高考志愿网络填报系统,并进行了性能优化,并在2010年云南省高考志愿网络填报中应用,活动链接的峰值达到27万,整个系统运行平稳,确保了高考考生志愿的有效、及时、准确的采集。在高考志愿预测方面,采用J2EE架构,设计实现了高考志愿预测原型系统,可针对考生填报单个学校的预测分析及针对考生信息推荐填报学校志愿的高考志愿预测分析与推荐工作。