北京大学课程推荐引擎的设计和实现

• 作者: 彭一明 来天平 沈苗 王素美 高志同
• 来源期刊: 智能系统学报
• 学科: 工学
• 关键词: 北京大学 课程推荐 推荐引擎 协同过滤 选课系统 管理信息系统
• 年，卷（期）: 2015,（3）
• 页码范围: 369-375
• 页数: 7页
• 分类号: TP319
• 字数: 7025字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1673-4785.201409045

摘要

为了在管理信息系统中向师生提供更个性化、人性化的服务，将推荐引擎应用到北京大学学生选课系统中，设计并实现北京大学课程推荐引擎。改进的推荐算法是一种以学生属性分类为前提的协同过滤算法，通过分析选课系统中课程推荐与商业推荐的不同点和学生属性、改进学生相似度的计算方法实现推荐。以北京大学学生选课系统为平台，2013—2014学年度第1学期的10682名本科生为测试集，为其推荐课程，推荐结果的准确率为34．6％。该系统为学生选课提供了有效的指导，填补了选课系统智能化、个性化方面的空白。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	来天平	北京大学计算中心	9	45	4.0	6.0
2	彭一明	北京大学计算中心	11	96	5.0	9.0
3	高志同	北京大学计算中心	6	31	3.0	5.0
4	沈苗	北京大学计算中心	4	18	2.0	4.0
5	王素美	北京大学计算中心	6	27	3.0	5.0