基于混合协同过滤的高校选课推荐方法研究

摘要

随着高校的学生选修课程应用于互联网选修，互联网逐渐成为学生获取信息的主要途径。如何从众多选修课程中，快速搜索与本人兴趣一致的选修课程，是推荐系统应用的重要研究方向。基于网络平台查询课程信息，学生提取有价值的课程信息比较困难，大多数学生选修课程比较盲目，使某些课程因排序或学生自身了解程度不够的情况下变为无人选修课程。目前，高校选修课程的推荐系统多数存在无推荐功能、推荐质量差、响应时间较长、智能推荐度较低等情况，不能满足学生兴趣与智能的需要。而利用学生对选修课程的评价、学生个体的兴趣智能等特点建立的推荐系统能够有效地解决这些问题。
　　本文首先介绍高校选修课程的现状与高校选修课程的培养目标，确定高校选修课程应建立以职业规划与工作过程的培养目标，强调以职业岗位所需的实际能力来开设选修课程，将选修课程知识与具体职业实践相对应。了解高校生的兴趣特点与智能倾向，分析高校学生的兴趣特点与选修课程的特征，获取相似性特征来完成课程的推荐。阐述了基于内容的高校课程推荐方法、协同过滤推荐方法。文章总结高校课程的内容推荐方法和学生之间对高校课程评价协同过滤的推荐方法的优缺点，根据学生兴趣特征与选修课程特征设计推荐系统的核心算法，采用两种推荐技术相结合的混合推荐方法。根据高校选修课程推荐系统的效能评价指标体系，分析评估指标，建立两种评价指标对选修课程基于内容过滤进行评价。然后对选修课程推荐系统的设计原则进行分析，结合高校课程推荐系统的相关业务功能，设计课程推荐系统的整体架构图，根据系统功能需求完成基于混合协同过滤的选课推荐系统设计。系统基于J2EE架构技术和B/S三层体系模式设计，论文详细阐述选课系统登录模块、选修课课程申报模块、选修课程开课通知模块、学生选课推荐模块等功能的实现。选修课程的混合协同推荐系统它能够提供个性化推荐、精品课程推荐、选修热门推荐等多方面的推荐。
　　论文实现基于混合协同过滤的高校选修课推荐系统的设计，验证推荐系统的核心算法，系统具有较好的推荐功能。

目录

声明

摘要

1 绪论

1．1 研究背景和意义

1．2 国内外研究现状

1．3 论文的研究内容和组织结构

1．3．1 主要研究内容

1．3．2 论文组织结构

2 高校选修课程现状及兴趣特点分析

2．1 高校选修课课程培养现状与目标定位

2．1．1 高校选修课程现状分析

2．1．2 高校选修课程培养的目标

2．1．3 高校选修课程结构

2．2 高校学生兴趣特点分析

2．3 本章小结

3 基于内容的高校课程推荐技术

3．1 基于内容的推荐方法与问题描述

3．2 基于内容的高校课程推荐算法

3．2．1 学生兴趣

3．2．2 特征项的提取

3．2．3 数据处理算法

3．3 基于协同过滤的高校课程推荐算法

3．3．1 学生兴趣文件表示

3．3．2 近邻集选择

3．3．3 产生推荐

3．4 本章小结

4 基于混合协同过滤的高校选课系统设计

4．1 高校选课推荐系统设计原则

4．2 高校选课推荐系统的架构设计

4．2．1 推荐系统设计基础

4．2．2 推荐系统体系结构与架构图

4．2．3 推荐系统功能设计

4．3 高校选课推荐系统的数据库设计

4．3．1 推荐系统数据设计原则

4．3．2 推荐系统数据库物理结构设计

4．3．3 推荐系统核心算法设计

4．5 高校课程推荐效能评价指标体系初探

4．5．1 推荐效能评价指标体系的建立

4．5．2 算法评估指标

4．6 本章小结

5 高校混合协同选课系统实现与测试

5．1 系统功能模块实现

5．1．1 选课系统登录模块实现

5．1．2 选修课课程申报模块实现

5．1．3 选修课程开课通知模块实现

5．1．4 学生选课推荐模块实现

5．1．5 其它实现效果

5．2 系统测试

5．2．1 系统测试关键技术

5．2．2 测试用例

5．3 本章小结

6 总结与展望

6．1 研究工作总结

6．2 下一步的工作

参考文献

攻读学位期间主要的研究成果

致谢