Crowd DB 溯源数据 Schema (T3.1)

For Hermes: 数据溯源 / provenance schema for data/crowd_db/{province}.json

配套 T3.1「扩展院校数据模型」：27省JSON含溯源字段。

1. 顶层（每个省份文件根节点）

字段	类型	必填	说明
`province`	str	✅	省份中文名（如 `湖南`），需与 loader.PROVINCE_FILE_MAP 的 key 对齐
`last_updated`	str (ISO)	✅	本文件最后更新日期，格式 `YYYY-MM-DD`
`data_year`	int	✅	数据的参考年份（如 `2025` 表示基于 2025 高考数据）
`source`	str	✅	数据来源描述（人类可读），如 `千问/元宝/百度/豆包公开推荐汇总`
`source_url`	str	⚠️	数据源 URL（如官方/仓库路径/可访问链接；无则填空串 `""`）
`source_type`	str enum	✅	`manual_summary` / `official_release` / `platform_scrape` / `derived`
`confidence`	float	✅	数据可信度，区间 `[0.0, 1.0]`；0.5 以下视为不可用，触发人工复核提示
`score_ranges`	list	✅	分数段列表（结构见下节）；骨架文件允许 `[]` 表示待人工整理

source_type 枚举

manual_summary：人工整理（最常见，T2.1 湖南数据走此路径）
official_release：省考试院 / 教育部官方公告
platform_scrape：从大厂AI公开页抽取（注意合规边界）
derived：由其它数据派生（如 985/211 名单）

2. score_ranges 元素

字段	类型	必填	说明
`range`	[int,int]	✅	分数区间 `[min, max]`，闭区间
`note`	str	⚠️	段名/批次说明（如 `一本中段`）
`recommendations`	list	✅	推荐条目列表，可空

3. recommendations 元素

字段	类型	必填	说明
`name`	str	✅	院校名称
`major`	str	⚠️	专业；无专业聚合时填 `""`
`frequency`	int	✅	推荐频次（0-4）
`platforms`	list[str]	✅	推荐平台名（千问/元宝/百度/豆包）
`predicted_increase`	int	⚠️	预测分数上涨分；无可靠预测可填 `0`
`alternatives`	list	⚠️	替代院校推荐，可空

4. 骨架文件约定

未完整整理数据的省份，应输出符合顶层 schema 的骨架：

{
  "province": "山东",
  "last_updated": "2026-06-12",
  "data_year": 2025,
  "source": "",
  "source_url": "",
  "source_type": "manual_summary",
  "confidence": 0.0,
  "score_ranges": []
}

骨架文件 confidence=0.0，loader 应在 confidence < 0.5 时打印 WARN 但不抛错（避免阻断运行）。

5. 27省覆盖范围

23省：河北、山西、辽宁、吉林、黑龙江、江苏、浙江、安徽、福建、江西、山东、河南、湖北、湖南、广东、海南、四川、贵州、云南、陕西、甘肃、青海、新疆
4直辖市：北京、上海、天津、重庆
不含：5个自治区（内蒙古、广西、西藏、宁夏）、香港、澳门、台湾

6. 验证

python3 -c "import json,glob; [print(p, list(json.load(open(p)).keys())) for p in sorted(glob.glob('data/crowd_db/*.json'))]"

每个文件必须包含上述顶层 8 个字段中的至少 province / last_updated / data_year / source_type / confidence / score_ranges 6 个。

4.0 KiB Raw Blame History Unescape Escape