基于协同过滤的高校推荐选课系统的设计与实现.pdf

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1、第25卷第2期Vo1．25．No．22015年6月June2015基于协同过滤的高校推荐选课系统的设计与实现张节兰，李小兰(鹰潭职业技术学院，鹰潭335000)摘要：为了克服学生在选课过程中的盲目性，高校在考虑学生专业、偏好以及学习程度等方面的基础上，普通使用选课系统为学生推荐适用课程．但目前的高校选课系统中缺乏个性化课程、选课效率过低，本文提出了一种基于协同过滤的高校推荐选课系统的设计与实现．经过实验表明，该系统完全能够解决选课系统的个性化推荐问题，在增强课程资源利用率的基础上，极大的调动了学生的学习

2、兴趣，并进一步提高了高校学生的选课质量．关键词：协同过滤；高校选课推荐系统；数据挖掘中图分类号：TP37文献标识码：A文章编号：1671一l19X(2015)02—0039—04果某类项目的评分在一些用户群体中较为接近，则0前言该用户群体对于其他类项目的评分也会较为相似．随着教育改革的不断深入，高校在学生专业化课协同过滤技术采用的是统计计算方式来为目标用户程的选择上开始逐步考虑学生的实际需求，课程自由搜索相似用户，并通过最近邻居对项目的打分相似选择扩大了学生的学习空间，同时提高了学生学习兴度来预测目标用

3、户可能感兴趣的项目评分，最终选趣．选课制度在高校改革中的重要性也引起了高校师择相似度最高的项目来作为目标用户推荐项目，并生的广泛关注，高校选课制度的设计与实现需要结合及时反馈给用户]．协同过滤技术操作简单，数据精学生教育理念进行．自从高校打破传统教育模式，实确度较高，并在现有协同过滤推荐系统中得到了广行学分制与选课制后，学生的学习兴趣也有了明显的泛的应用．提高，由此可见，选课模式的建立将有利于高校教育协同过滤推荐系统是目前较受人们喜爱的一项的发展．因此，高校应当着重提高选课系统的质量，根信息过滤技术，其

4、不仅能对过滤内容进行分析，推选据学生的专业需求与兴趣偏好为学生提供个性化的出用户的兴趣偏好，还能为用户推荐可能感兴趣的选课推荐，从而提高学生选课的适用性，并进一步完资源，即时提高系统信息服务质量r3]．协同过滤技术善选课质量和课程资源利用率【1]．但就目前高校的推的核心思想在于利用偏好相似群体的评分为用户推荐选课系统发展技术而言还存在着诸多的问题，如数荐项目资源．协同过滤技术主要分为三步进行，即构据不全面、推荐课程不合理等．这些都极大的制约了建用户、搭建项目矩阵寻找最近邻居以及产生TOP高校课程教育的改

5、革与发展，如何构造一套适用于高—N推荐数据．当前技术形式下，协同过滤技术的校的推荐选课系统也是当前教育工作者亟待解决的类型主要有基于用户的协同过滤推荐、基于项目的一大问题．协同过滤推荐以及基于模型的协同过滤推荐三种．1协同过滤技术2基于用户的协同过滤技术在计算机技术不断发展的今天，协同过滤技术已广泛用于计算机领域当中．协同过滤技术主要根基于用户的协同过滤技术算法主要根据相似度据邻近用户的偏好信息来为目标用户推荐项目，如进行计算，即通过对用户访问行为的相似性进行数据收稿日期：2014—12一O8作者简介：

6、张节兰(1977一)，女，硕士，讲师，研究方向：计算机应用技术40湖南工程学院学报2015正分析，并为目标用户推荐可能感兴趣的项目资源．基课程表中删除该课程记录．该算法主要采取离线方于用户的协同过滤推荐过程流程如图1所示．式进行．(2)个性化推荐模块个性化推荐模块基于属性值偏好矩阵中的最近邻居推荐之上进行计算，主要分两大部分，一是根据目标用户，通过SVD矩阵进行初始用户集中获取，圈1基于用户的协同过滤推荐过程流程图以此收集学生的选课记录与评价记录，并将记录实该技术中对用户访问行为的相似度进行计算的时映射

7、至该项目属性值当中，从而生成基础用户属方式主要采用了修正余弦相似性函数两种．假设用性值偏好矩阵．二是针对该矩阵进行相似度计算，以户口和用户b之间存在相似性，如以下公式所示[5]：此得出目标用户最近邻居集合，并通过最近邻用户∑∈‘(R，一R。)(兄，-R6)选课记录进行个性化的课程推荐]．⋯，、(3)排行榜课程推荐模块在热门课程推荐模块中所推荐的课程分为两大公式中，R。和R分别代表项目平均评分，R⋯类，一类是利用数理统计法进行计算，得出各课程的表示用户12对项目C的评分，J表示用户n和用户评价值，并对评价

8、值众数进行排序，选择前M门课b对该项目的共同评分且为一集合．。表示用户12程为推荐依据来进行选课系统推荐，该推荐为M+评分的项目集合，I则表示用户b的平和项目集合．N门课程．另一类则是根据学生在一定时间内所选课程的选择次数为依据进行课程排行，并为学生做3基于协同过滤的高校推荐选课系统设计出热门课程推荐．推荐选课系统模块作为高校选课推荐系统中最基于协同过滤的高校选课系统分为学生模块、为重要的部分，是推荐系统的核心，其基于协同过滤推荐算法模块以