基于協(xié)同過(guò)濾算法的個(gè)性化高校選課推薦系統(tǒng)研究

摘要：隨著學(xué)生在教學(xué)過(guò)程中主體地位的突出，學(xué)生選課已成為學(xué)生個(gè)性化發(fā)展的重要途徑，而大多數(shù)高校在選課機(jī)制方面仍存在一定欠缺，為此本文在學(xué)生選課環(huán)節(jié)中引入了數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)及協(xié)同過(guò)濾算法。本文針對(duì)高校選課個(gè)性化推薦系統(tǒng)進(jìn)行研究，通過(guò)分析高校選課制度的現(xiàn)狀并將協(xié)同過(guò)濾算法、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)和個(gè)性化推薦技術(shù)等相關(guān)技術(shù)運(yùn)用到該系統(tǒng)當(dāng)中，促進(jìn)選課個(gè)性化推薦系統(tǒng)的優(yōu)化。

關(guān)鍵詞：協(xié)同過(guò)濾算法；高校選課推薦系統(tǒng)；數(shù)據(jù)挖掘

中圖分類號(hào)：TP391.3 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A 文章編號(hào)：1007-9599 （2012） 20-0000-02

隨著教育改革的推進(jìn)選課制度已在高校普及多年，為了滿足學(xué)生的個(gè)性化需求，根據(jù)上課時(shí)間、學(xué)習(xí)興趣、任課老師以及學(xué)習(xí)進(jìn)程等各方面的需求選擇適合自己的課程，課程的自選使得學(xué)生的自由空間更大且學(xué)習(xí)效率明顯提升。選課制度作為高校教學(xué)管理制度改革內(nèi)容的一部分同時(shí)也是學(xué)分制的重要內(nèi)容，選課制度的設(shè)計(jì)及實(shí)施過(guò)程都需結(jié)合大學(xué)生教育理念。改革開放的到來(lái)更是為教育吹來(lái)了春風(fēng)，教育體制也突破了傳統(tǒng)模式，開始實(shí)行選課制和學(xué)分制。

1 我國(guó)高校選課制度的現(xiàn)狀

隨著選課制在高校的普及，教育也逐漸走向網(wǎng)絡(luò)化和信息化，在這樣一個(gè)計(jì)算機(jī)網(wǎng)絡(luò)普及的時(shí)代自然選課過(guò)程也趨于網(wǎng)絡(luò)化。受到傳統(tǒng)觀念及學(xué)年制的影響，選課制度在運(yùn)行過(guò)程中還存在一定的缺陷，另外在新教學(xué)觀念的實(shí)施和高素質(zhì)人才的培養(yǎng)中選課制也沒(méi)有體現(xiàn)其優(yōu)勢(shì)，具體原因有下幾個(gè)方面：

1.1 目前實(shí)施的選課制不利于學(xué)生的個(gè)性發(fā)展

隨著社會(huì)對(duì)人才專業(yè)需求的多樣化，傳統(tǒng)的人才培養(yǎng)模式已無(wú)法滿足社會(huì)發(fā)展需求，同時(shí)也抑制了學(xué)生的個(gè)性化發(fā)展。選課制的實(shí)行使得學(xué)生可根據(jù)自身的興趣愛好選擇合適的課程、任課教師以及學(xué)習(xí)時(shí)間，各種自由的選擇使得的個(gè)性特征得到滿足，從而提高了學(xué)生的學(xué)習(xí)積極性。

1.2 沒(méi)有實(shí)現(xiàn)真正的選課

盡管有部分學(xué)校允許學(xué)生選擇跨專業(yè)、跨年級(jí)的課程，但在教師資源、上課時(shí)間以及場(chǎng)地資源等影響下，學(xué)生仍無(wú)法選擇自己喜歡的課程，時(shí)間及資源上的沖突使得學(xué)生在自主選課上受到了一定的限制，對(duì)于比較熱門的課程，當(dāng)選課人數(shù)較多資源有限時(shí)，課程就會(huì)被刪除，自主選課無(wú)法充分發(fā)揮其作用。隨著高校不斷擴(kuò)招，教師資源越來(lái)越匱乏，學(xué)生的選擇范圍有限。

1.3 選課工作實(shí)施不到位

選課指導(dǎo)也是一個(gè)很重要的環(huán)節(jié)，特別是新生由于對(duì)課程了解不深，因此很容易出現(xiàn)盲目選課現(xiàn)象。部分學(xué)生了為了選擇簡(jiǎn)單易學(xué)的知識(shí)而不顧自身發(fā)展，隨意性的選課對(duì)教學(xué)質(zhì)量造成了很大的影響，同時(shí)也脫離了選課制實(shí)行的初衷。針對(duì)這個(gè)問(wèn)題本文提出了利用數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)篩選歷史選課數(shù)據(jù)中隱藏的、有用的知識(shí)，作為指導(dǎo)學(xué)生選課的依據(jù)，該課題的提出對(duì)高校教學(xué)管理改革有著重要的現(xiàn)實(shí)意義。

2 相關(guān)技術(shù)

2.1 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)

數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)是一種從大量的、無(wú)規(guī)律的、模糊且隨機(jī)的數(shù)據(jù)中提取有用信息和知識(shí)的一種方法，數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為一門交叉學(xué)科，其中包含了許多運(yùn)用技術(shù)和挖掘工具，其中運(yùn)用到的技術(shù)有數(shù)據(jù)庫(kù)技術(shù)、統(tǒng)計(jì)學(xué)、模型識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能等。由于數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)具有獨(dú)特的優(yōu)勢(shì)，因而它在多個(gè)領(lǐng)域都有應(yīng)用，特別是在銀行、銷售、保險(xiǎn)、電信和交通等領(lǐng)域的運(yùn)用已趨于成熟。

2.2 個(gè)性化推薦技術(shù)

個(gè)性化推薦技術(shù)是數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)中一類，該技術(shù)直到20世紀(jì)末期才被單獨(dú)提出來(lái)，隨著計(jì)算機(jī)技術(shù)的不斷發(fā)展，直到Web2.0技術(shù)成熟后該技術(shù)才被運(yùn)用到實(shí)際當(dāng)中。個(gè)性化推薦技術(shù)的運(yùn)用使得用戶對(duì)信息的獲取從被動(dòng)變?yōu)橹鲃?dòng)。個(gè)性化推薦技術(shù)在商業(yè)領(lǐng)域中的成功運(yùn)用，使得推薦系統(tǒng)的產(chǎn)品種類大幅度增加，較具代表性的推薦系統(tǒng)有eBay、Amazon和You tube等，這些系統(tǒng)的用戶數(shù)量相當(dāng)可觀。

2.3 協(xié)同過(guò)濾系統(tǒng)

在所有個(gè)性化推薦系統(tǒng)中協(xié)同過(guò)濾系統(tǒng)的運(yùn)用效果和運(yùn)用情況都是最好的，協(xié)同過(guò)濾推薦作為一項(xiàng)很受歡迎的信息過(guò)濾技術(shù)，它可以對(duì)過(guò)濾內(nèi)容進(jìn)行過(guò)濾和分析，從而分析出用戶的興趣愛好，提高信息服務(wù)質(zhì)量。根據(jù)對(duì)象的不同協(xié)同過(guò)濾推薦算法可分為基于用戶和基于項(xiàng)目的兩種協(xié)同過(guò)濾推薦算法。

3 學(xué)生個(gè)性化選課推薦系統(tǒng)的研究

本文采用的是基于用戶的協(xié)同過(guò)濾算法，在高校選課系統(tǒng)中融入該算法可幫助學(xué)生根據(jù)自身的興趣愛好選擇與自身發(fā)展最為貼近的課程、學(xué)習(xí)量及任課教師，個(gè)性化選課推薦系統(tǒng)的運(yùn)用使得高校選課機(jī)制更為完善。

在推薦系統(tǒng)內(nèi)建立評(píng)價(jià)矩陣，對(duì)學(xué)生在選課過(guò)程中的主要因素進(jìn)行描述，如興趣愛好、專業(yè)、學(xué)習(xí)程度、選課記錄和老師評(píng)價(jià)等，算法根據(jù)學(xué)生這些信息對(duì)其行為進(jìn)行分析，并建立相應(yīng)的學(xué)生項(xiàng)，通過(guò)與評(píng)價(jià)矩陣中的項(xiàng)進(jìn)行對(duì)比找出相似度最高的選課記錄，并向該學(xué)生進(jìn)行課程推薦。由此可見，個(gè)性化高校選課推薦系統(tǒng)模型主要分為評(píng)價(jià)矩陣、搜索最近鄰居和課程推薦三個(gè)部分。

3.1 建立評(píng)價(jià)矩陣

根據(jù)專業(yè)、愛好、選課記錄、學(xué)習(xí)程度等信息收集歷史選課數(shù)據(jù)，若直接從教務(wù)系統(tǒng)中選取，則需對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗和轉(zhuǎn)化，從而形成協(xié)同過(guò)濾算法學(xué)生選課評(píng)價(jià)矩陣。如表1所示為協(xié)同過(guò)濾算法學(xué)生選課評(píng)價(jià)矩陣：

表1協(xié)同過(guò)濾算法學(xué)生選課評(píng)價(jià)矩陣

Item1Item2…Item′

Student135…4

Student254 4

………Rij…

Student″54…2

Student′25…3

在上述矩陣中Rij中的i代表的是學(xué)生，j代表的是項(xiàng)目，R代表的是評(píng)價(jià)。Rij的取值范圍通常在[0，5]這個(gè)區(qū)間范圍內(nèi)，分值的大小與評(píng)價(jià)的高低成正比。

3.2 搜索最近鄰居

將目標(biāo)學(xué)生與評(píng)價(jià)舉證中所有學(xué)生的相似度進(jìn)行對(duì)比，找出相似度最高的一組并建立相應(yīng)的最近鄰居集合，在基于用戶的寫通過(guò)率算法中這步是很難關(guān)鍵的，相似度的具體算法如下所示：

在上述公式中 代表目標(biāo)學(xué)生與矩陣學(xué)生的相似度，y代表兩者共同評(píng)價(jià)過(guò)的項(xiàng)目， 和 表示a學(xué)生和i學(xué)生對(duì)y項(xiàng)目的評(píng)價(jià)， 和 表示項(xiàng)目評(píng)價(jià)平均值。

3.3 產(chǎn)生推薦

根據(jù)評(píng)價(jià)結(jié)果和推薦算法產(chǎn)生推薦，具體推薦算法如下所示：

表示相似度， 表示項(xiàng)目評(píng)分， 和 表示項(xiàng)目評(píng)價(jià)平均值。該算法主要是針對(duì)用戶評(píng)價(jià)項(xiàng)目較多的情況，對(duì)于個(gè)別評(píng)價(jià)，結(jié)果可能就沒(méi)那么準(zhǔn)確。

4 結(jié)束語(yǔ)

基于協(xié)同過(guò)濾算法的個(gè)性化高校選課推薦系統(tǒng)是根據(jù)學(xué)生的興趣愛好、學(xué)習(xí)程度和專業(yè)等信息進(jìn)行相似度計(jì)算，然后再根據(jù)相似度的高低推薦相應(yīng)的課程。高校個(gè)性化選課推薦系統(tǒng)的使用可有效提高學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣以及學(xué)校的教學(xué)質(zhì)量，幫助學(xué)生科學(xué)合理的選擇合適的課程，為學(xué)生的個(gè)性化發(fā)展提供有效的學(xué)習(xí)方式。

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[作者簡(jiǎn)介]袁春花（1980-），女，漢族，江蘇海安人，碩士，南通航運(yùn)職業(yè)技術(shù)學(xué)院管理信息系講師，研究方向：數(shù)據(jù)庫(kù)。