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基于潜在因子算法的课程推荐系统研究

微处理机 2018-03-01


基于潜在因子算法的课程推荐系统研究

徐江红1, 赵婉芳2, 赵静雅3

( 北京电子科技职业学院, 北京 100176 )

Research on Courses-selection Recommendation System Based on Latent Factor Algorithm
Xu Jianghong1, Zhao Wanfang2 , Zhao Jingya3
(Beijing V ocational College of Electronic Science, Beijing 100176,China)

DOI :10.3969/j.issn.1002-2279.2017.05.011
中图分类号: TP393

文献标识码: A

文章编号: 1002-2279- ( 2017 ) 05-0040-04

摘  要: 课程推荐系统能够依据用户的兴趣偏好,实现对用户的个性化课程推荐。针对当前网络选课信息过载问题,结合推荐算法之潜在因子算法,建立基于专业相关性、高值学分、实操性、教师评分和娱乐性为潜在因子的用户-潜在因子和课程-潜在因子关系矩阵模型。结合余弦相似度算法,计算出用户受潜在因子的影响程度与课程对潜在因子贡献程度的相似度,并将相似度大的课程推荐给学生。课程推荐系统能够及时、迅速地将该同学可能感兴趣的课程推荐给学生,为每个同学在选课时提供个性化服务,从而解决了选课信息过载问题。

关键词: 推荐系统; 选课; 潜在因子算法

本文已发表于《微处理机》2017年第5期

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