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基于混合协同过滤的高校选课推荐方法研究的中期报告
一、研究背景
高校选课系统是教务管理的核心内容之一，在大学生活中有着非常重要的作用。随着高校学生数目的增加以及课程数量的增加，选取合适的课程变得尤为重要。在这种情况下，利用推荐系统帮助学生选择合适的课程可以提高选课质量，减轻学生的选课压力。
传统的协同过滤算法在推荐系统中应用广泛，但是它仅仅考虑用户与物品之间的行为数据，而忽视了物品之间的相互关系。因此，本文提出一种基于混合协同过滤的高校选课推荐方法，将基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤相结合，以获得更准确、更符合学生兴趣的课程推荐。
二、研究目的
本文的主要目的是提出一种基于混合协同过滤的高校选课推荐方法，并通过实验数据对该方法的有效性进行评估。同时，本文还将探索不同参数对推荐效果的影响，为后续的研究提供参考。
三、研究方法
本文将采用以下步骤进行研究：
1.数据采集：收集高校选课系统中的课程评分数据及课程信息数据。
2.数据预处理：对数据进行清洗、去重和处理，构建课程评分矩阵和课程信息矩阵。
3.基于用户的协同过滤算法：利用课程评分矩阵，计算用户之间的相似度，预测目标用户对未评价过的课程的评分。
4.基于物品的协同过滤算法：利用课程评分矩阵，计算课程之间的相似度，预测目标用户对未评价过的课程的评分。
5.混合协同过滤推荐算法：将基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法结合起来，计算加权推荐值。
6.实验设计与数据分析：实现算法，并采用常见的实验方式，如交叉验证，评价模型性能。
四、预期成果
预期成果包括：
1.提出一种基于混合协同过滤的高校选课推荐方法。
2.通过实验数据对方法的有效性进行评估。
3.探索不同参数对推荐效果的影响，并为后续研究提供参考。
五、研究难点
研究难点包括：
1.如何有效地处理高维数据，并建立可用于推荐的评分矩阵和课程信息矩阵。
2.如何结合基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤算法，以提高推荐效果。
六、研究意义
本文提出的基于混合协同过滤的高校选课推荐方法可以为学生提供更加准确、个性化、符合兴趣的选课推荐服务，同时也可以缓解高校教务工作中的选课压力，提高选课效率。