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- 新增 detect_crowd_risk(plan, user_score, province) 入口 - 遍历方案每条志愿，匹配该分数段内 crowd_db 记录 - 风险等级：frequency >=4 high / 2-3 medium / 1 low / 0 跳过 - 院校模糊匹配（互相包含），专业可选 - 支持 dict / CrowdRecommendation / tuple / list 多种 plan 形态 - 支持注入 loader 便于测试，结果按 frequency 降序 - 20 个单元测试覆盖各分支（136/136 全套通过）
大厂AI推荐数据库 (Crowd Detection Database)
用途
存储大厂AI（千问/元宝/百度/豆包）的高频推荐院校， 用于反扎堆检测功能。
数据格式
按省份组织，每个JSON文件包含该省的推荐数据：
{
"province": "湖南",
"last_updated": "2026-06-15",
"data_year": 2025,
"score_ranges": [
{
"range": [560, 580],
"recommendations": [
{
"name": "长沙理工大学",
"major": "会计学",
"frequency": 4,
"platforms": ["千问", "元宝", "百度", "豆包"],
"predicted_increase": 18,
"alternatives": [
{ "name": "湖南工商大学", "major": "会计学", "score": 95 },
{ "name": "湖北经济学院", "major": "财务管理", "score": 92 }
]
}
]
}
]
}
字段说明
| 字段 | 说明 |
|---|---|
range |
分数区间 [min, max] |
frequency |
4个大厂AI中有几个推荐（0-4） |
platforms |
具体推荐了哪些AI |
predicted_increase |
预测2026年分数线上涨分 |
alternatives |
替代院校推荐 |
数据来源
- 手动整理大厂AI公开推荐
- 高考季后期的实际数据
- 不爬虫、不抓取（合规考虑）
更新频率
每周更新一次，高考季（6-7月）每周两次
文件命名
hunan.json- 湖南省zhejiang.json- 浙江省national.json- 全国通用
详见 docs/plans/T1-1-crowd-db-setup.md