隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)和教育信息化的高速發(fā)展,新興的信息技術(shù)已經(jīng)成功用于教育領(lǐng)域。信息推薦系統(tǒng)是一種能夠主動為用戶推薦信息的個(gè)性化推薦系統(tǒng),廣泛應(yīng)用于電子商務(wù)、電子圖書館等領(lǐng)域中。目前,志愿填報(bào)是高考中的一個(gè)重要環(huán)節(jié),但考生面對眾多的院校和專業(yè)信息,很難快速做出決策,選擇適合自己的志愿。因此,研究在網(wǎng)上報(bào)名時(shí)如何為每位考生推薦符合其個(gè)人特點(diǎn)的志愿專業(yè),將有非常好的實(shí)踐意義。在高考志愿信息推薦服務(wù)中,推薦算法是推薦系統(tǒng)的核心,因此本文主要研究高考志愿推薦系統(tǒng)的推薦算法。主要研究內(nèi)容如下：確定推薦算法。目前最主流的推薦算法是協(xié)同過濾推薦算法和基于內(nèi)容的過濾推薦算法,協(xié)同過濾推薦算法中依賴的是考生對志愿項(xiàng)的評分。隨著考生和志愿項(xiàng)目的增多,會出現(xiàn)評分?jǐn)?shù)據(jù)稀少的情況,針對以上問題本文引入基于內(nèi)容的過濾,利用基于內(nèi)容的過濾得到考生對未知項(xiàng)的預(yù)測評分,利用協(xié)同過濾推薦算法完成推薦。期望解決由于數(shù)據(jù)稀疏性問題帶來的算法精確度偏低問題。算法的優(yōu)化。在協(xié)同過濾推薦算法中,鄰居項(xiàng)的形成是算法的核心部分,因此論文的優(yōu)化算法體現(xiàn)在鄰居項(xiàng)的查找。鄰居項(xiàng)的查找通過計(jì)算相似度來實(shí)現(xiàn)的,在計(jì)算相似度過程中,引入K-means聚類... 

【文章來源】：石家莊鐵道大學(xué)河北省

【文章頁數(shù)】：75 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
        1.1.1 研究背景
        1.1.2 研究意義
    1.2 高考志愿填報(bào)研究現(xiàn)狀
        1.2.1 信息輔助報(bào)志愿現(xiàn)狀
        1.2.2 智能服務(wù)報(bào)志愿現(xiàn)狀
    1.3 主要研究內(nèi)容及創(chuàng)新點(diǎn)
        1.3.1 主要研究內(nèi)容
        1.3.2 主要創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 論文結(jié)構(gòu)安排
第二章 個(gè)性化推薦相關(guān)理論與關(guān)鍵技術(shù)
    2.1 個(gè)性化推薦概念
    2.2 個(gè)性化推薦算法
        2.2.1 基于用戶的協(xié)同過濾推薦算法
        2.2.2 基于內(nèi)容的過濾推薦算法
    2.3 混合推薦算法的提出
    2.4 數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)理論與技術(shù)
        2.4.1 信息增益率
        2.4.2 K-means聚類技術(shù)
    2.5 本章小結(jié)
第三章 高考數(shù)據(jù)預(yù)處理
    3.1 高考數(shù)據(jù)采集
        3.1.1 高校信息采集
        3.1.2 考生信息采集
    3.2 高考數(shù)據(jù)處理
        3.2.1 高校數(shù)據(jù)處理
        3.2.2 考生數(shù)據(jù)處理
    3.3 高考數(shù)據(jù)整理
    3.4 高考數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換
    3.5 本章小結(jié)
第四章 高考志愿的個(gè)性化推薦算法
    4.1 基于志愿內(nèi)容過濾推薦算法的應(yīng)用
        4.1.1 算法的提出
        4.1.2 算法的步驟
        4.1.3 算法的優(yōu)缺點(diǎn)
    4.2 基于內(nèi)容評分預(yù)測的協(xié)同過濾推薦算法
    4.3 K-means算法和信息增益率的應(yīng)用
        4.3.1 K-means算法的應(yīng)用
        4.3.2 信息增益率的應(yīng)用
    4.4 實(shí)驗(yàn)過程和結(jié)果分析
        4.4.1 K-means實(shí)驗(yàn)
        4.4.2 基于內(nèi)容的評分預(yù)測實(shí)驗(yàn)
    4.5 本章小結(jié)
第五章 個(gè)性化高考志愿推薦的實(shí)例研究
    5.1 推薦系統(tǒng)的應(yīng)用背景
    5.2 基于內(nèi)容和協(xié)同過濾混合算法的提出
    5.3 考生院校和專業(yè)推薦的應(yīng)用實(shí)例
        5.3.1 考生院校推薦的應(yīng)用實(shí)例
        5.3.2 考生專業(yè)推薦的應(yīng)用實(shí)例
        5.3.3 混合推薦算法應(yīng)用驗(yàn)證
        5.3.4 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)和結(jié)果分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 結(jié)論與展望
    6.1 工作總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
附錄 關(guān)于高考生填報(bào)志愿的調(diào)查問卷
致謝
個(gè)人簡歷、在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文



本文編號：3180537