六个方面的打分区间要相同，让数据性质能够尽量统一化。这样给出X2～X6并将分数值输入计算机软件。
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4）利用计算机软件进行AI智能计算，最后得到的就是每一个待选专业的综合偏好分数。
5）利用每年的专业热门度数据库，算出每一个待选专业对于高考分数的专业溢价。比如有的热门专业填报竞争激烈，其专业溢价可能高达十几分。
对于确定的高考分数，高校的选择范围也就大约几十所。首先要摒弃不顾专业选择而一心来冲击压线能争取的最高排名高校的思想，不管在哪所高校学习自己不喜欢的或者冷门且较难发展的专业都是一种痛苦和失败。高校的选择也是一种递阶结构化问题，不仅仅要考虑综合实力（高校排名），还至少要跟专业匹配度、所在城市和考生印象等其他三方面（不限于上述四方面）相匹配（参见图1）。在确定了十所左右待选高校之后，可以参照专业选择的五步法来评分：
1）根据考分、排位及各高校历年分数确定有可能录取的待选高校并打分。
2）考生结合自身意愿及家庭实际情况，对综合实力、专业匹配、所在城市和考生印象等四大方面进行百分比赋权为g1～g4并将权重值输入计算机软件。先进行赋权可以有效的避免首因印象对后面各项打分的干扰。
3）专家对于每一个待选高校的四个方面进行统一数值区间的打分，给出Y1～Y4并将分数值输入计算机软件。综合实力、专业匹配方面参考各大高校综合实力排行和分专业排行所在城市参考城市综合实力排行或城市发展指数排行。考生印象也是很重要的因素，尽管各大高校学习生活条件大同小异，但有些考生可能对高校有特殊要求。比如有的南方考生就不能忍受某些北方高校宿舍无洗澡间而只能去公共澡堂洗澡。
4）利用计算机软件进行AI智能计算，最后得到的就是每一个待选高校的综合偏好分数。
5）利用高校录取分数的数据库，算出高考分数相对于每一个待选高校的分数溢价。比如有的高校录取分数较高只能够压线录取，则分数溢价为零。
但是由于分数和偏好的复杂性，永远可能存在纯策略均衡或者占优策略均衡的情形，使得“高分低录”是不可避免的。只有在完全信息下知分填报时才有纯策略均衡。但是信息不完全总是客观存在的，总有不存在纯策略贝叶斯Nash均衡的时候。从考生间博弈的策略复杂性和避免高分低录的心理出发，尽管知分填报在越是接近完全信息下相对越有可能逼近纯策略Nash均衡，尽量避免“高分低录”。
为了尽可能避免“高分低录”，考生需要在高校选择和专业选择之间做一个偏好博r