軟體工程Team 專案方案（四）：高校申請指南

　　每年秋季，大四的同學就開始為各種出路做準備，大部分選擇了繼續學習。那麼如何選校讀master或者Ph.D是大家很頭疼的問題。尤其是選擇出國，申請什麼學校、什麼教授，都需要我們花費不少心思去挖掘。哪個學校科研做得好？
哪個比較牛？學校對學生申請的要求是什嗎？種種資訊需要去歸納和整理。學術搜尋是一個論文的資料庫，包含著海量的資訊，如果我們能有效地利用其中的資訊，
並且結合Bing搜尋引擎或許能為高校申請起到協助。

這個基於Academic
Search的應用主要面向的就是申請高校的學生。以高校和教授為搜尋主體。使用者可以從很粗糙的level上進行多項選擇（如地理位置，專業，學校，是否提供offer）等進行選中初級目標，然後鎖定一定的範圍，最後在可選範圍會以學校為分類標準，學校中包括符合標準的實驗室，老師列表。

　　當選中老師後我們會對老師從學生申請高校需求上進行資訊整合、篩選、歸類，把第一手有用資訊反饋給使用者。老師所相關的資訊可以初步整合分類三大部分：

　　　　1.學術成就：該老師的主要學術成就，具有代表性學術著作、論文，這個可以從Academic Search得到第一手可靠資訊。

　　　　2.申請資訊：學校或者老師的申請方式、申請要求（如成績，地理位置，托福，gre等）、到期日等資訊。

　　　　3.生活相關：學校的地理位置、氣候、校園文化及老師實驗室生活相關的資訊等。

　　總的來說應用目標使用者明確，有一定市場前景。技術上實現存在一定的難度。需要將學術搜尋與搜尋引擎結合，抓取一些網頁中的資訊，並進行歸類。讓使用者得到第一手實用資訊，必須有很強的歸類處理能力，歸類估計是最大的痛點。