基于协同过滤算法的个性化高校选课推荐系统研究

计算机光盘软件与应用2012年第20期ComputerCDSoftwareandApplications工程技术—117—基于协同过滤算法的个性化高校选课推荐系统研究袁春花（南通航运职业技术学院管理信息系，江苏南通226010）摘要：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。关键词：协同过滤算法；高校选课推荐系统；数据挖掘中图分类号：TP391.3文献标识码：A文章编号：1007-9599(2012)20-0117-02随着教育改革的推进选课制度已在高校普及多年，为了满足学生的个性化需求，根据上课时间、学习兴趣、任课老师以及学习进程等各方面的需求选择适合自己的课程，课程的自选使得学生的自由空间更大且学习效率明显提升。选课制度作为高校教学管理制度改革内容的一部分同时也是学分制的重要内容，选课制度的设计及实施过程都需结合大学生教育理念。改革开放的到来更是为教育吹来了春风，教育体制也突破了传统模式，开始实行选课制和学分制。1我国高校选课制度的现状随着选课制在高校的普及，教育也逐渐走向网络化和信息化，在这样一个计算机网络普及的时代自然选课过程也趋于网络化。受到传统观念及学年制的影响，选课制度在运行过程中还存在一定的缺陷，另外在新教学观念的实施和高素质人才的培养中选课制也没有体现其优势，具体原因有下几个方面：1.1目前实施的选课制不利于学生的个性发展随着社会对人才专业需求的多样化，传统的人才培养模式已无法满足社会发展需求，同时也抑制了学生的个性化发展。选课制的实行使得学生可根据自身的兴趣爱好选择合适的课程、任课教师以及学习时间，各种自由的选择使得的个性特征得到满足，从而提高了学生的学习积极性。1.2没有实现真正的选课尽管有部分学校允许学生选择跨专业、跨年级的课程，但在教师资源、上课时间以及场地资源等影响下，学生仍无法选择自己喜欢的课程，时间及资源上的冲突使得学生在自主选课上受到了一定的限制，对于比较热门的课程，当选课人数较多资源有限时，课程就会被删除，自主选课无法充分发挥其作用。随着高校不断扩招，教师资源越来越匮乏，学生的选择范围有限。1.3选课工作实施不到位选课指导也是一个很重要的环节，特别是新生由于对课程了解不深，因此很容易出现盲目选课现象。部分学生了为了选择简单易学的知识而不顾自身发展，随意性的选课对教学质量造成了很大的影响，同时也脱离了选课制实行的初衷。针对这个问题本文提出了利用数据挖掘技术筛选历史选课数据中隐藏的、有用的知识，作为指导学生选课的依据，该课题的提出对高校教学管理改革有着重要的现实意义。2相关技术2.1数据挖掘技术数据挖掘技术是一种从大量的、无规律的、模糊且随机的数据中提取有用信息和知识的一种方法，数据挖掘技术作为一门交叉学科，其中包含了许多运用技术和挖掘工具，其中运用到的技术有数据库技术、统计学、模型识别、机器学习和人工智能等。由于数据挖掘技术具有独特的优势，因而它在多个领域都有应用，特别是在银行、销售、保险、电信和交通等领域的运用已趋于成熟。2.2个性化推荐技术个性化推荐技术是数据挖掘技术中一类，该技术直到20世纪末期才被单独提出来，随着计算机技术的不断发展，直到Web2.0技术成熟后该技术才被运用到实际当中。个性化推荐技术的运用使得用户对信息的获取从被动变为主动。个性化推荐技术在商业领域中的成功运用，使得推荐系统的产品种类大幅度增加，较具代表性的推荐系统有eBay、Amazon和Youtube等，这些系统的用户数量相当可观。2.3协同过滤系统在所有个性化推荐系统中协同过滤系统的运用效果和运用情况都是昀好的，协同过滤推荐作为一项很受欢迎的信息过滤技术，它可以对过滤内容进行过滤和分析，从而分析出用户的兴趣爱好，提高信息服务质量。根据对象的不同协同过滤推荐算法可分为基于用户和基于项目的两种协同过滤推荐算法。3学生个性化选课推荐系统的研究本文采用的是基于用户的协同过滤算法，在高校选课系统中融入该算法可帮助学生根据自身的兴趣爱好选择与自身发展昀为贴近的课程、学习量及任课教师，个性化选课推荐系统的运用使得高校选课机制更为完善。在推荐系统内建立评价矩阵，对学生在选课过程中的主要因素进行描述，如兴趣爱好、专业、学习程度、选课记录和老师评价等，算法根据学生这些信息对其行为进行分析，并建立相应的学生项，通过与评价矩阵中的项进行对比找出相似度昀高的选课记录，并向该学生进行课程推荐。由此可见，个性化高校选课推荐系统模型主要分为评价矩阵、搜索昀近邻居和课程推荐三个部分。3.1建立评价矩阵根据专业、爱好、选课记录、学习程度等信息收集历计算机光盘软件与应用工程技术ComputerCDSoftwareandApplications2012年第20期—118—史选课数据，若直接从教务系统中选取，则需对数据进行清洗和转化，从而形成协同过滤算法学生选课评价矩阵。如表1所示为协同过滤算法学生选课评价矩阵：表1协同过滤算法学生选课评价矩阵Item1Item2…Item′Student135…4Student2544………Rij…Student″54…2Student′25…3在上述矩阵中Rij中的i代表的是学生，j代表的是项目，R代表的是评价。Rij的取值范围通常在[0，5]这个区间范围内，分值的大小与评价的高低成正比。3.2搜索昀近邻居将目标学生与评价举证中所有学生的相似度进行对比，找出相似度昀高的一组并建立相应的昀近邻居集合，在基于用户的写通过率算法中这步是很难关键的，相似度的具体算法如下所示：()∑∑⎟⎠⎞⎜⎝⎛−⎟⎠⎞⎜⎝⎛−∑∩∈∩∩∈−−−−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−=RRRRiyiayaRRaisimiaiayayyyayiiaRRRRRRRRUU,,,22,,在上述公式中()UUiasim,代表目标学生与矩阵学生的相似度，y代表两者共同评价过的项目，Rya,和Ryi,表示a学生和i学生对y项目的评价，Ra−和Ri−表示项目评价平均值。3.3产生推荐根据评价结果和推荐算法产生推荐，具体推荐算法如下所示：()()∑∑⎟⎟⎠⎞⎜⎜⎝⎛−×+=−−nusimnnasimaRRRPjnja,,,,()nasim,表示相似度，Rjn,表示项目评分，Ra−和Rn−表示项目评价平均值。该算法主要是针对用户评价项目较多的情况，对于个别评价，结果可能就没那么准确。4结束语基于协同过滤算法的个性化高校选课推荐系统是根据学生的兴趣爱好、学习程度和专业等信息进行相似度计算，然后再根据相似度的高低推荐相应的课程。高校个性化选课推荐系统的使用可有效提高学生的学习兴趣以及学校的教学质量，帮助学生科学合理的选择合适的课程，为学生的个性化发展提供有效的学习方式。参考文献：[1]王博,刘庆刚,张琴.数据挖掘在选课系统中的应用[J].计算机与数字工程,2011,39(5).[2]陶小红.Web数据挖掘在智能选课系统中的应用研究[J].办公自动化,2010(2).[3]黄婷.数据挖掘技术在选课系统中的应用研究[J].德州学院学报,2010,26(6).[作者简介]袁春花（1980-），女，汉族，江苏海安人，硕士，南通航运职业技术学院管理信息系讲师，研究方向：数据库。（上接第107页）的它是作为一种三级交换机，办公室采用通过TP-LINK将各个工作站进行连接。防火墙要与中心交换机连接，将各个服务器连接到防火墙上，防火墙要和路由器相连接，INTERNET是在路由器的基础上连接的。3.2学校校园网系统情况现在学校实行的系统基本上是：一台ＷＥＢ服务器；图书管理系统以及财务系统。对于网络的整体结构，校园网是以太网链路连接的园区网络，基本上都有一个千兆或是百兆。对于整个网络大体上可以分为两个部分：内网以及外网。校园网主要水关注网络的内部安全：信息访问安全以及物理安全就是其关注的内容。内部网络各部门以及各用户之间要能相互进行信息交换也就是信息访问安全，对于重要部门的数据的保密性也要进行保护，对于外部用户非法访问内部数据要禁止。安全技术：按照校园网的具体情况，为了对信息流量进行控制，而且有良好的安全性，需要对网络的逻辑结构进行分析并且做出合理的划分，通过VLAN技术对内部网络的不同部门之间实行逻辑隔离，对广播风暴实行抑制。VLAN设置的个数应具体问题具体分析，要按照学校具体建筑物等的分布情况来确定。拓扑结构：总线型拓扑一切的站点是链接在一个电缆上，对于错误诊断以及网络隔离都很难进行，电缆上的一处故障会引发整个网络的瘫痪；星型拓扑结构存在中心控制点，连接起来比较简单，进行故障检测以及隔离都很方便，除此之外，进行网络访问协议也相对简单，不仅仅是服务方便，而且成本低易于管理还容易进行扩展。校园网络的中心点是网络中心，以此向周围的建筑物辐射，因此，校园网拓扑结构基本上都是使用星型拓扑，VLAN技术为网络设计、扩展提供了条件4小结VLAN可以称得上是一种新型的网络技术，能够对网络站点的灵活配置以及网络安全性等问题提供有效的措施。尽管VLAN技术现在还存在一些问题。比如：技术标准的统一、VLAN管理的开销以及VALN配置的自动化。但是随着技术的不断发展与进步。这些问题都会得到解决，VLAN技术在网络建设上的广泛运用，很好的提高了网络的工作效率。校园网络的规模扩大以及发展，也给VLAN技术在校园网中运用提供了平台。参考文献：[1]雒明世,张群良.浅析网络的入侵检测[J].电信减缓,2011.[2]唐正军,李建华.入侵检测技术[M].北京:清华大学出版社.2010.[3]李晋平局域网组建和安全管理的实用技术[J].电脑开发与应用,2011.基于协同过滤算法的个性化高校选课推荐系统研究作者：袁春花作者单位：南通航运职业技术学院管理信息系,江苏南通226010刊名：计算机光盘软件与应用英文刊名：ComputerCDSoftwareandApplications年，卷(期)：2012(20)参考文献(3条)1.王博;刘庆刚;张琴数据挖掘在选课系统中的应用2011(05)2.陶小红Web数据挖掘在智能选课系统中的应用研究2010(02)3.黄婷数据挖掘技术在选课系统中的应用研究2010(06)本文链接：