基于加权关联规则的选课推荐系统的构建

为解决现有选课系统存在的问题,把加权关联规则技术应用到学生选课系统中,构建基于加权关联规则的选课推荐系统.在该系统中增加规则兴趣度阈值用来筛选有趣的规则,提高挖掘效率;并且根据学生选课倾向,提出了选择关注度和课程推荐度的概念,按照课程推荐度大小向学生推荐要选择的课程,使学生选课不再盲目,能选到自己感兴趣的课程,为选择决策提供依据和指导.

基于协同过滤算法的个性化高校选课推荐系统研究

随着学生在教学过程中主体地位的突出,学生选课已成为学生个性化发展的重要途径,而大多数高校在选课机制方面仍存在一定欠缺,为此本文在学生选课环节中引入了数据挖掘技术及协同过滤算法。本文针对高校选课个性化推荐系统进行研究,通过分析高校选课制度的现状并将协同过滤算法、数据挖掘技术和个性化推荐技术等相关技术运用到该系统当中,促进选课个性化推荐系统的优化。

基于数据挖掘的选课推荐系统设计与实现

在高校管理系统中,学生信息数据量众多,但对信息的利用率低,无法为学生提供完善的课程推荐服务。提出利用数据挖掘技术构建学生个性化的选课推荐系统,首先,分析学生行为特征,提取学生的个性特征并构建学生的用户画像;其次,根据Apriori算法对课程信息进行关联分析,挖掘课程之间的关联性,优化选课推荐集。通过个性化推荐选课服务,促进学生个性化学习,使学生更好地利用学校资源。

基于协同过滤的个性化选课推荐与评论系统

大学选课制度旨在培养学生的兴趣爱好,鼓励学生个性化发展。由于学校选修课程种类多、数量大且无详细课程介绍,使得学生对课程涉及内容、难度水平等情况了解不透彻,不易做出适合自身的个性化选择。在选课过程中使用协同过滤推荐技术,能够有效解决学生盲目选课、选课指导体制不健全、教学管理制度不完善等问题。本文主要研究如何将基于用户的协同过滤推荐算法嵌入高校选课推荐系统中,开发具有个性化课程推荐功能的辅助选课软件。

基于遗传蚁群算法的选课推荐方案研究

在当代学校中,学生在选课时对所选课程认识不足,课程选择方式比较盲目。提出基于遗传蚁群算法的选课方案推荐算法,通过对课程与学生所属的专业门类(MAJOR)离散化建模,生成用节点和有向边组成的专业分类树(MAJOR树);结合学生自身兴趣的所属门类,根据课程与学生的专业门类(MAJOR)之间距离做出课程选择,该方法能够简单、高效的为学生推荐合适的选课方案供其参考。

基于大数据和机器学习的大学生选课推荐模型研究

在国家"双一流"和"高水平"大学建设的时代背景下,依托大数据和机器学习技术构建学分制为主体的大学生选课智能推荐系统,符合当下时代的要求和大学生的根本利益。通过收集学生的相关数据进行结构化和标签化处理,并利用这些数据刻画学生画像,从而为构建个性化选课推荐模型提供技术支持。构建推荐模型需要结合学生画像和召回模型,通过机器学习算法获得最终的推荐结果集,并根据规则排序最终呈现到用户终端。通过构建学生选课智能推荐模型,使学生能够科学选课,帮助学生高效学习,为学生个性化发展提供更为广阔的空间。

基于协同过滤的高校推荐选课系统的设计与实现

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兴趣,并进一步提高了高校学生的选课质量.

基于Hadoop的学生推荐选课系统的设计与实现

随着各种在线选课系统的广泛使用,教学管理部门对学生选课的管理变得越来越方便高效;但是,大多数选课系统在学生选课时不能准确地为学生提供个性化的推荐课程,针对目前在线选课系统中存在的个性化推荐缺失的问题,该研究采用易于扩展的开放式推荐流程和架构,基于Hadoop平台展开探讨,通过对Hadoop运行机制的研究,结合对推荐系统和推荐算法的分析,设计并实现了学生推荐选课系统。系统基于协同过滤算法,通过对学生信息、课程信息和选课信息的数据分析与挖掘,最终为用户计算出最可能需要的推荐课程。

基于兴趣度-相关性规则挖掘的研究及在推荐选课系统的应用

通过分析和比较现有的关联规则挖掘算法,针对本研究的问题,采用一种改进的基于兴趣度的增量挖掘算法,该算法既适用于动态数据库的更新挖掘,又适用于最小支持度和最小置信度变化的更新挖掘。然后将其运用于推荐选课系统中,通过对学生已有成绩数据库信息和已选课信息进行深层次的数据挖掘,获取合理、可靠的课程结构关联规则。本系统既考虑课程之间关联规则的相关性,又考虑学生的学习能力和学习兴趣,为选课推荐服务提供更好的支持。

协同过滤技术在高校选课系统中的应用研究

学生的兴趣爱好及个性化发展需求催生了高校选修课程的出现,但因技术上的局限性造成高校选课系统的功能并不完善。为了完善和优化高校选课系统的功能性,提高课程资源的利用率及选课质量,本文提出了将协同过滤技术应用于高校选课系统的方案,利用协同过滤技术来实现高校选课系统的个性化推荐功能,积极发挥选课系统为学生提供多样化服务的作用。在此,本文从分析协同过滤技术入手,进一步研究协同过滤技术在高校选课系统中的应用。

基于R2指标的高维多目标差分进化推荐式课程系统

针对高等教育新形态下网络教学平台缺乏精准推荐选课问题,提出了一种基于高维多目标进化算法的课程引导、推荐式选课方法。首先为节省存储空间设计了多维事实数据仓库模型,并对课程、学生、教师、课程难度、课程推荐指数等数据仓库中的相关属性进行形式化定义以及规约处理;其次构建了基于R2的高维多目标差分进化(R2-MODE)算法的推荐式选课模型,算法改善了高维复杂空间中的搜索能力;最终实现对课程教师专业度、课程的专业相关度、课程难度系数、课程综合评价这4项性能的同时最优化。实验结果表明,所提算法与基于参考点的NSGA-Ⅲ相比,在收敛性上提高了50%,与基于支配关系的ε-MOEA相比,在分布性上提高了5%,所设计的方法在数据集的收敛性和分布性上整体效果最优。实验中,所提算法成功实现了根据学生个体的特征、意愿来进行的课程的精准推荐,为网络平台精准引导、推荐课程选择提供了必要的理论支持,为智能选课提供了一种新的方法。