协同过滤技术在高校选课推荐系统中的应用研究

摘要

目前信息化的高校选课系统在高校选课中的应用非常普遍，几乎所有高校都采用了教务网络管理信息系统来为学生提供各种服务。学生使用选课系统在网上进行选课时，可以根据系统中提供的各种选修课，选择自己感兴趣的课程，修满学分完成学业。尽管目前绝大多数的高校选课系统可以实现为学生提供基本的选课功能，但是选课系统的智能化程度不够，不能为学生选课提供推荐功能。学生在选课的时候都存在很大的盲目性，对自己所学专业了解不够，没有方向性。很多同学通常都是为了修满学分，选课的目的性不明确，所选课程是否对自己的专业发展有帮助也不会去考虑。导致所选课程对他们的整个学业规划帮助不大，所以高校教务系统迫切需要有更加智能化的选课系统，系统可以通过智能推荐来解决学生选课时存在的盲目性的问题，方便学生选课，为学生提供更便利的服务。
　　本文主要研究将协同过滤技术融合到高校选课系统中，通过课程之间的相关性，学生之间的相关性，根据学生对所学课程的评分，构建评分矩阵。根据协同过滤算法产生预测评分矩阵，产生推荐列表，实现智能化的为学生推荐他可能喜爱的课程。学生通过系统提供的推荐课程进行选课，所推荐课程往往是学生更感兴趣的，有一定的专业导向性，目的性更明确。学生通过学习选修课程对学生的整个学习体系更加有帮助，达到了通过选修课程来帮助学生扩展知识面，完善专业知识体系的目的。
　　实验结果表明，在传统协同过滤推荐技术的基础上，采用改进的基于项目和用户同时加权的用户协同过滤算法实现课程推荐，推荐精度更高。本文所实现的改进的协同过滤技术在高校选课推荐系统中的应用很好的为学生智能推荐选修课程，为学生所推荐的课程具有很好的合理性和准确性，实现了更加智能化的为学生选课，具有很大的实用性和现实意义。

目录

声明

第1章 绪论

1.1 研究背景

1.2 研究目的及意义

1.3 国内外研究现状

1.4 课题研究的意义和研究思路

1.5 研究目标

1.6 课题的难点与解决方法

1.7 系统开发工具

1.8 论文组织结构

第2章 推荐系统及相关核心技术

2.1推荐系统的概述

2.2基于协同过滤推荐技术

2.3推荐系统的评估方法

2.4 本章小结

第3章 基于协同过滤的高校选课推荐系统设计

3.1高校选课系统概述

3.2高校选课系统的基本框架

3.3选课推荐系统设计基础

3.4协同过滤算法改进的技术路线

3.5Item-based加权和User-based加权选课推送过程

3.6本章小结

第4章 实验过程与比较

4.1 实验信息

4.2实验评价标准

4.3 精准度对比结果

4.4本章总结

第5章 总结及展望

参考文献

致谢

个人简历、在学期间发表的学术论文及研究成果