高考志愿个性化推荐相关算法研究及系统设计

这是一篇关于高考志愿推荐,指数平滑预测,个性化推荐,模糊C均值聚类,微信小程序的论文, 主要内容为高考志愿填报是高考中的一个重要的环节,但是由于院校专业信息较多且存在一定的波动,考生和家长们很难掌握报考所需的大量信息,导致考生盲目报考热门院校专业和他人包办的现象非常普遍,使得考生兴趣与专业不符,造成厌学情绪严重、退学和学业不达标现象激增。针对这些现象,本文对高考志愿推荐相关算法进行研究并基于微信小程序平台设计和开发了具有个性化推荐功能的高考志愿推荐系统,为考生和家长提供信息与技术支持。主要研究内容如下:(1)针对高考分数受影响因素多且数据量有限导致预测误差较大的问题,提出基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的二次指数平滑预测算法进行分数预测。首先对比和分析了几种不同的分数预测方法,选用指数平滑预测方法对位次进行预测,由于平滑系数的选取对预测结果影响较大,因此利用GA对平滑因子的选取进行优化。分别与灰色预测算法和二次指数平滑预测算法进行对比,结果表明本文提出的算法绝对误差小于其他两种算法,但是由于高考分数存在不确定因素影响,部分院校预测结果与实际存在较大误差,为了提高系统的鲁棒性,对概率模型进行了改进,充分利用了往年的录取信息,减小对预测结果的依赖性。(2)针对高考志愿推荐系统个性化推荐能力不足的问题,提出了一种基于用户行为特征的混合推荐算法。针对用户评分获取难且存在主观性的问题,对用户行为进行挖掘作为用户的评分。由于院校数据众多,造成评分矩阵维数高的问题,采用评分集合来替代传统的评分矩阵并对杰卡德相似系数进行改进作为相似度计算公式。针对基于用户的协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法各自存在的优缺点,采用并行的方式进行混合,利用阿里天池数据集对算法进行验证,结果证明了算法的有效性,表明了用集合表示兴趣和对杰卡德相似系数的改进具有合理性。最后将算法应用到志愿推荐系统,为分数相同兴趣不同的用户推荐适合个人兴趣的院校专业,提高了志愿推荐的准确性。(3)针对用户多元化的需求无法满足的问题,提出了基于网格聚类算法(Clustering In QUEst,CLIQUE)的自适应模糊聚类算法。采用聚类算法对院校专业数据进行聚类,根据用户对不同指标的侧重来计算不同类的优先级进行推荐。针对模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-means Algorithm,FCM)不能自动识别聚类数目且初始点选取敏感容易陷入局部最优的问题,利用CLIQUE算法对聚类数目和初值进行获取。利用测试数据对算法进行验证,算法可以准确识别聚类的数目,提高了聚类的准确率,证明了算法的有效性。本文的算法计算的聚类中心相比于随机法确定的聚类中心需要更少的迭代次数,提高了算法的计算效率。(4)针对目前大多数的推荐平台无法满足用户填报志愿的及时性和便捷性,开发了基于微信小程序的高考志愿推荐系统。对相关院校专业信息进行整理,设计数据库对数据进行存储。同时对考生和家长的需求进行分析,对系统的功能进行设计和开发,并且将推荐算法在推荐系统中进行实现。分别对于系统的功能和性能进行测试,并且成功将小程序上线并进行推广,约700人次用户使用,实践表明系统满足设计要求。

基于混合推荐的高考志愿推荐系统的设计与实现

这是一篇关于高考志愿推荐,混合推荐模型,聚类分析,灰色预测理论的论文, 主要内容为“高考难,填报更难”一直是每一个高考家庭面临的重大问题。繁多的院校和专业信息、每年高考政策的改革以及各院校招生计划的变动让高考志愿的填报困难重重。如何从如此繁杂且庞大的信息中提取出符合考生个人情况的相关信息是亟待解决的问题。随着互联网技术的日新月异,推荐技术也得到了巨大的发展。本文针对高考志愿填报中难以选择合适院校和专业的问题,设计并实现了基于混合推荐的高考志愿推荐系统。本文主要研究工作如下:(1)本文通过灰色预测理论中的GM(1,1)预测模型和Verhulst预测模型对录取分数线进行预测,采用后验差法对预测结果进行检验并择优选择作为最终的录取分数线预测值。本文以2756所院校2017-2020年在内蒙古自治区的理科录取分数线为输入进行了测试,测试结果显示,97.16%的院校2021年预测录取分数线与实际录取分数线误差值在10以内。(2)本文以霍兰德职业兴趣测试和迈尔斯-布里格斯性格分类指标的测试结果为输入,通过基于内容推荐和基于用户协同过滤的混合推荐算法完成对考生的专业推荐。本文采用归一化折损累计增益对推荐结果进行评估,结果显示,混合推荐算法的推荐效果优于基于内容的推荐算法和基于用户的协同过滤算法,且混合推荐模型采用TOP-15的方式进行推荐。(3)本文采用K-means++算法对各院校预测录取分数线进行聚类分析并最终实现对考生的院校推荐。本文使用轮廓系数对聚类效果进行评估,评估结果显示,当聚类数为6时,K-means++算法聚类效果最佳。(4)本文采用了vue、Spring Boot等技术完成了高考志愿推荐系统的开发,最终实现了六个功能,包括录取分数线预测功能、专业推荐功能、院校推荐功能、个人信息管理功能、数据查询功能和数据管理功能。在完成开发工作后,本文对高考志愿推荐系统进行了系统性测试并对测试结果进行分析。目前,高考志愿推荐系统已在内蒙古易高教育科技有限公司测试运行,为多名考生的高考志愿填报工作提供了有力支持。

基于机器学习的高考志愿个性化推荐方法研究与应用

这是一篇关于高考志愿推荐,LSTM神经网络,FCM聚类分析的论文, 主要内容为高考志愿填报与被录取对于广大考生而言尤为重要,极大影响考生未来的发展。以往的高考志愿填报指导基于经验,具有很大的随意性,考生存在未被录取的风险从而造成遗憾。现有的很多商用高考志愿推荐系统过多偏重个性化,实际录取率不高。高考志愿推荐需要科学化、智能化、个性化,需要从人的经验转换为机器学习。针对这些问题,本研究运用了一种基于LSTM回归预测和FCM聚类分析相结合的高考志愿个性化推荐方法。本文的主要工作有以下几部分:(1)构建了一个六层LSTM神经网络,使用第二批本科线上共四个批次的文科理科数据进行了神经网络模型训练,对院校录取位次进行了预测和模型检验,并计算得到该数据集的皮尔逊相关系数,其中第一批本科A类的数据关联度最高,其R2值达到0.95;从第二批本科起,由于数据离散度逐步增大,预测效果随之下降。并发现了各个批次科类大概率录取的位次。对某一排位段的录取院校范围做了FCM聚类分析,分别选择院校类别、院校热度和院校地域三个角度进行聚类分析,为个性化推荐提供了重要依据。(2)对于考生进行了分类分析,选择了一本理工类和二本文史类且刚达线的考生为例,利用基于LSTM回归预测和FCM聚类分析相结合的高考志愿个性化推荐方法,对这两类考生结合个人志愿倾向做出个性化志愿推荐,并得到了较高的录取率。结果表明,本文所提出的高考志愿个性化推荐方法在个性化推荐和录取率方面均得到了保障。

高考志愿个性化推荐相关算法研究及系统设计

这是一篇关于高考志愿推荐,指数平滑预测,个性化推荐,模糊C均值聚类,微信小程序的论文, 主要内容为高考志愿填报是高考中的一个重要的环节,但是由于院校专业信息较多且存在一定的波动,考生和家长们很难掌握报考所需的大量信息,导致考生盲目报考热门院校专业和他人包办的现象非常普遍,使得考生兴趣与专业不符,造成厌学情绪严重、退学和学业不达标现象激增。针对这些现象,本文对高考志愿推荐相关算法进行研究并基于微信小程序平台设计和开发了具有个性化推荐功能的高考志愿推荐系统,为考生和家长提供信息与技术支持。主要研究内容如下:(1)针对高考分数受影响因素多且数据量有限导致预测误差较大的问题,提出基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的二次指数平滑预测算法进行分数预测。首先对比和分析了几种不同的分数预测方法,选用指数平滑预测方法对位次进行预测,由于平滑系数的选取对预测结果影响较大,因此利用GA对平滑因子的选取进行优化。分别与灰色预测算法和二次指数平滑预测算法进行对比,结果表明本文提出的算法绝对误差小于其他两种算法,但是由于高考分数存在不确定因素影响,部分院校预测结果与实际存在较大误差,为了提高系统的鲁棒性,对概率模型进行了改进,充分利用了往年的录取信息,减小对预测结果的依赖性。(2)针对高考志愿推荐系统个性化推荐能力不足的问题,提出了一种基于用户行为特征的混合推荐算法。针对用户评分获取难且存在主观性的问题,对用户行为进行挖掘作为用户的评分。由于院校数据众多,造成评分矩阵维数高的问题,采用评分集合来替代传统的评分矩阵并对杰卡德相似系数进行改进作为相似度计算公式。针对基于用户的协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法各自存在的优缺点,采用并行的方式进行混合,利用阿里天池数据集对算法进行验证,结果证明了算法的有效性,表明了用集合表示兴趣和对杰卡德相似系数的改进具有合理性。最后将算法应用到志愿推荐系统,为分数相同兴趣不同的用户推荐适合个人兴趣的院校专业,提高了志愿推荐的准确性。(3)针对用户多元化的需求无法满足的问题,提出了基于网格聚类算法(Clustering In QUEst,CLIQUE)的自适应模糊聚类算法。采用聚类算法对院校专业数据进行聚类,根据用户对不同指标的侧重来计算不同类的优先级进行推荐。针对模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-means Algorithm,FCM)不能自动识别聚类数目且初始点选取敏感容易陷入局部最优的问题,利用CLIQUE算法对聚类数目和初值进行获取。利用测试数据对算法进行验证,算法可以准确识别聚类的数目,提高了聚类的准确率,证明了算法的有效性。本文的算法计算的聚类中心相比于随机法确定的聚类中心需要更少的迭代次数,提高了算法的计算效率。(4)针对目前大多数的推荐平台无法满足用户填报志愿的及时性和便捷性,开发了基于微信小程序的高考志愿推荐系统。对相关院校专业信息进行整理,设计数据库对数据进行存储。同时对考生和家长的需求进行分析,对系统的功能进行设计和开发,并且将推荐算法在推荐系统中进行实现。分别对于系统的功能和性能进行测试,并且成功将小程序上线并进行推广,约700人次用户使用,实践表明系统满足设计要求。

基于混合推荐的高考志愿推荐系统的设计与实现

这是一篇关于高考志愿推荐,混合推荐模型,聚类分析,灰色预测理论的论文, 主要内容为“高考难,填报更难”一直是每一个高考家庭面临的重大问题。繁多的院校和专业信息、每年高考政策的改革以及各院校招生计划的变动让高考志愿的填报困难重重。如何从如此繁杂且庞大的信息中提取出符合考生个人情况的相关信息是亟待解决的问题。随着互联网技术的日新月异,推荐技术也得到了巨大的发展。本文针对高考志愿填报中难以选择合适院校和专业的问题,设计并实现了基于混合推荐的高考志愿推荐系统。本文主要研究工作如下:(1)本文通过灰色预测理论中的GM(1,1)预测模型和Verhulst预测模型对录取分数线进行预测,采用后验差法对预测结果进行检验并择优选择作为最终的录取分数线预测值。本文以2756所院校2017-2020年在内蒙古自治区的理科录取分数线为输入进行了测试,测试结果显示,97.16%的院校2021年预测录取分数线与实际录取分数线误差值在10以内。(2)本文以霍兰德职业兴趣测试和迈尔斯-布里格斯性格分类指标的测试结果为输入,通过基于内容推荐和基于用户协同过滤的混合推荐算法完成对考生的专业推荐。本文采用归一化折损累计增益对推荐结果进行评估,结果显示,混合推荐算法的推荐效果优于基于内容的推荐算法和基于用户的协同过滤算法,且混合推荐模型采用TOP-15的方式进行推荐。(3)本文采用K-means++算法对各院校预测录取分数线进行聚类分析并最终实现对考生的院校推荐。本文使用轮廓系数对聚类效果进行评估,评估结果显示,当聚类数为6时,K-means++算法聚类效果最佳。(4)本文采用了vue、Spring Boot等技术完成了高考志愿推荐系统的开发,最终实现了六个功能,包括录取分数线预测功能、专业推荐功能、院校推荐功能、个人信息管理功能、数据查询功能和数据管理功能。在完成开发工作后,本文对高考志愿推荐系统进行了系统性测试并对测试结果进行分析。目前,高考志愿推荐系统已在内蒙古易高教育科技有限公司测试运行,为多名考生的高考志愿填报工作提供了有力支持。

基于混合推荐的高考志愿推荐系统的设计与实现

这是一篇关于高考志愿推荐,混合推荐模型,聚类分析,灰色预测理论的论文, 主要内容为“高考难,填报更难”一直是每一个高考家庭面临的重大问题。繁多的院校和专业信息、每年高考政策的改革以及各院校招生计划的变动让高考志愿的填报困难重重。如何从如此繁杂且庞大的信息中提取出符合考生个人情况的相关信息是亟待解决的问题。随着互联网技术的日新月异,推荐技术也得到了巨大的发展。本文针对高考志愿填报中难以选择合适院校和专业的问题,设计并实现了基于混合推荐的高考志愿推荐系统。本文主要研究工作如下:(1)本文通过灰色预测理论中的GM(1,1)预测模型和Verhulst预测模型对录取分数线进行预测,采用后验差法对预测结果进行检验并择优选择作为最终的录取分数线预测值。本文以2756所院校2017-2020年在内蒙古自治区的理科录取分数线为输入进行了测试,测试结果显示,97.16%的院校2021年预测录取分数线与实际录取分数线误差值在10以内。(2)本文以霍兰德职业兴趣测试和迈尔斯-布里格斯性格分类指标的测试结果为输入,通过基于内容推荐和基于用户协同过滤的混合推荐算法完成对考生的专业推荐。本文采用归一化折损累计增益对推荐结果进行评估,结果显示,混合推荐算法的推荐效果优于基于内容的推荐算法和基于用户的协同过滤算法,且混合推荐模型采用TOP-15的方式进行推荐。(3)本文采用K-means++算法对各院校预测录取分数线进行聚类分析并最终实现对考生的院校推荐。本文使用轮廓系数对聚类效果进行评估,评估结果显示,当聚类数为6时,K-means++算法聚类效果最佳。(4)本文采用了vue、Spring Boot等技术完成了高考志愿推荐系统的开发,最终实现了六个功能,包括录取分数线预测功能、专业推荐功能、院校推荐功能、个人信息管理功能、数据查询功能和数据管理功能。在完成开发工作后,本文对高考志愿推荐系统进行了系统性测试并对测试结果进行分析。目前,高考志愿推荐系统已在内蒙古易高教育科技有限公司测试运行,为多名考生的高考志愿填报工作提供了有力支持。

高考志愿个性化推荐相关算法研究及系统设计

这是一篇关于高考志愿推荐,指数平滑预测,个性化推荐,模糊C均值聚类,微信小程序的论文, 主要内容为高考志愿填报是高考中的一个重要的环节,但是由于院校专业信息较多且存在一定的波动,考生和家长们很难掌握报考所需的大量信息,导致考生盲目报考热门院校专业和他人包办的现象非常普遍,使得考生兴趣与专业不符,造成厌学情绪严重、退学和学业不达标现象激增。针对这些现象,本文对高考志愿推荐相关算法进行研究并基于微信小程序平台设计和开发了具有个性化推荐功能的高考志愿推荐系统,为考生和家长提供信息与技术支持。主要研究内容如下:(1)针对高考分数受影响因素多且数据量有限导致预测误差较大的问题,提出基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的二次指数平滑预测算法进行分数预测。首先对比和分析了几种不同的分数预测方法,选用指数平滑预测方法对位次进行预测,由于平滑系数的选取对预测结果影响较大,因此利用GA对平滑因子的选取进行优化。分别与灰色预测算法和二次指数平滑预测算法进行对比,结果表明本文提出的算法绝对误差小于其他两种算法,但是由于高考分数存在不确定因素影响,部分院校预测结果与实际存在较大误差,为了提高系统的鲁棒性,对概率模型进行了改进,充分利用了往年的录取信息,减小对预测结果的依赖性。(2)针对高考志愿推荐系统个性化推荐能力不足的问题,提出了一种基于用户行为特征的混合推荐算法。针对用户评分获取难且存在主观性的问题,对用户行为进行挖掘作为用户的评分。由于院校数据众多,造成评分矩阵维数高的问题,采用评分集合来替代传统的评分矩阵并对杰卡德相似系数进行改进作为相似度计算公式。针对基于用户的协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法各自存在的优缺点,采用并行的方式进行混合,利用阿里天池数据集对算法进行验证,结果证明了算法的有效性,表明了用集合表示兴趣和对杰卡德相似系数的改进具有合理性。最后将算法应用到志愿推荐系统,为分数相同兴趣不同的用户推荐适合个人兴趣的院校专业,提高了志愿推荐的准确性。(3)针对用户多元化的需求无法满足的问题,提出了基于网格聚类算法(Clustering In QUEst,CLIQUE)的自适应模糊聚类算法。采用聚类算法对院校专业数据进行聚类,根据用户对不同指标的侧重来计算不同类的优先级进行推荐。针对模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-means Algorithm,FCM)不能自动识别聚类数目且初始点选取敏感容易陷入局部最优的问题,利用CLIQUE算法对聚类数目和初值进行获取。利用测试数据对算法进行验证,算法可以准确识别聚类的数目,提高了聚类的准确率,证明了算法的有效性。本文的算法计算的聚类中心相比于随机法确定的聚类中心需要更少的迭代次数,提高了算法的计算效率。(4)针对目前大多数的推荐平台无法满足用户填报志愿的及时性和便捷性,开发了基于微信小程序的高考志愿推荐系统。对相关院校专业信息进行整理,设计数据库对数据进行存储。同时对考生和家长的需求进行分析,对系统的功能进行设计和开发,并且将推荐算法在推荐系统中进行实现。分别对于系统的功能和性能进行测试,并且成功将小程序上线并进行推广,约700人次用户使用,实践表明系统满足设计要求。

高考志愿个性化推荐相关算法研究及系统设计

这是一篇关于高考志愿推荐,指数平滑预测,个性化推荐,模糊C均值聚类,微信小程序的论文, 主要内容为高考志愿填报是高考中的一个重要的环节,但是由于院校专业信息较多且存在一定的波动,考生和家长们很难掌握报考所需的大量信息,导致考生盲目报考热门院校专业和他人包办的现象非常普遍,使得考生兴趣与专业不符,造成厌学情绪严重、退学和学业不达标现象激增。针对这些现象,本文对高考志愿推荐相关算法进行研究并基于微信小程序平台设计和开发了具有个性化推荐功能的高考志愿推荐系统,为考生和家长提供信息与技术支持。主要研究内容如下:(1)针对高考分数受影响因素多且数据量有限导致预测误差较大的问题,提出基于遗传算法(Genetic Algorithm,GA)的二次指数平滑预测算法进行分数预测。首先对比和分析了几种不同的分数预测方法,选用指数平滑预测方法对位次进行预测,由于平滑系数的选取对预测结果影响较大,因此利用GA对平滑因子的选取进行优化。分别与灰色预测算法和二次指数平滑预测算法进行对比,结果表明本文提出的算法绝对误差小于其他两种算法,但是由于高考分数存在不确定因素影响,部分院校预测结果与实际存在较大误差,为了提高系统的鲁棒性,对概率模型进行了改进,充分利用了往年的录取信息,减小对预测结果的依赖性。(2)针对高考志愿推荐系统个性化推荐能力不足的问题,提出了一种基于用户行为特征的混合推荐算法。针对用户评分获取难且存在主观性的问题,对用户行为进行挖掘作为用户的评分。由于院校数据众多,造成评分矩阵维数高的问题,采用评分集合来替代传统的评分矩阵并对杰卡德相似系数进行改进作为相似度计算公式。针对基于用户的协同过滤推荐算法和基于内容的推荐算法各自存在的优缺点,采用并行的方式进行混合,利用阿里天池数据集对算法进行验证,结果证明了算法的有效性,表明了用集合表示兴趣和对杰卡德相似系数的改进具有合理性。最后将算法应用到志愿推荐系统,为分数相同兴趣不同的用户推荐适合个人兴趣的院校专业,提高了志愿推荐的准确性。(3)针对用户多元化的需求无法满足的问题,提出了基于网格聚类算法(Clustering In QUEst,CLIQUE)的自适应模糊聚类算法。采用聚类算法对院校专业数据进行聚类,根据用户对不同指标的侧重来计算不同类的优先级进行推荐。针对模糊C均值聚类算法(Fuzzy C-means Algorithm,FCM)不能自动识别聚类数目且初始点选取敏感容易陷入局部最优的问题,利用CLIQUE算法对聚类数目和初值进行获取。利用测试数据对算法进行验证,算法可以准确识别聚类的数目,提高了聚类的准确率,证明了算法的有效性。本文的算法计算的聚类中心相比于随机法确定的聚类中心需要更少的迭代次数,提高了算法的计算效率。(4)针对目前大多数的推荐平台无法满足用户填报志愿的及时性和便捷性,开发了基于微信小程序的高考志愿推荐系统。对相关院校专业信息进行整理,设计数据库对数据进行存储。同时对考生和家长的需求进行分析,对系统的功能进行设计和开发,并且将推荐算法在推荐系统中进行实现。分别对于系统的功能和性能进行测试,并且成功将小程序上线并进行推广,约700人次用户使用,实践表明系统满足设计要求。