基于SVD的校友活动推荐系统研究

校友活动是指利用校友资源参与学校的育人过程,以此让学生了解和掌握行业最新发展动态,为其提供有价值的职业规划,同时帮助学生拓宽视野,提高学习能力,增强创新能力。本文基于校友活动,将收集到的校友简历数据进行分类处理,对于结构化数据进行直接存储,对于非结构化数据,利用LDA模型从校友简历数据中发现主题,从而实现对校友导师数据进行分类和结构化存储的目的;同时,利用校友导师活动过程中学生对导师的评价,构建出“导师-评分-标签”三元数据集;最后,在构建的数据集基础上,基于ModelBased协同过滤算法,以SVD模型为核心,实现基于在校生评价的校友导师推荐。实验结果表明,该推荐算法可以基于某个场景的校友导师活动进行推荐,并提高活动中校友导师与学生之间的匹配度与匹配效率,为有序引导校友资源参与学校人才培养提供了一种创新型思路。