大数据推荐高考志愿的方法主要包括以下步骤：
1. 数据采集：采集考生个人特征、兴趣爱好、高考成绩、位次，以及录取学校、专业等数据。
2. 数据挖掘：利用数据挖掘技术对采集的数据进行分类整理，找出其中的规律和相关性。
3. 推荐算法：根据考生的实际情况，结合数据挖掘的结果，通过推荐算法为考生推荐适合的学校和专业。
4. 用户交互：根据用户的反馈，不断优化推荐结果，提高推荐精度。
需要注意的是，大数据推荐志愿只是作为参考，不能完全相信，还需结合自己的实际情况和兴趣爱好进行选择。同时，高考志愿的最终决策应该由考生家长自己和学校共同完成。
1. 数据来源更加丰富。大数据可以获取更多维度的信息，包括招生计划、学业发展、心理健康、家庭背景、社会关系、个人兴趣等，这些信息有助于更全面地了解学生的特质和需求。
2. 推荐算法更加精准。通过更先进的算法，可以结合学生和家长的需求，根据数据来源的丰富度提供个性化的志愿推荐。同时，算法也会根据学生选择专业的趋势，提供更精准的志愿推荐。
3. 志愿填报的解决方案更加综合。现在的志愿填报解决方案已经从单一的产品延伸到服务层面，可以根据学生的成绩、兴趣、专业倾向、家庭状况等因素，提供综合的志愿填报服务。
综上所述，大数据在推荐高考志愿方面正在从数据来源的丰富、推荐算法的精准等方面，为考生和家长提供更加全面和个性化的服务。
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