一种基于协同过滤推荐的大学生学业预警系统

• 作者: 向东旭 姚士晓 宋明桂 李文雅 聂炎明
• 来源期刊: 软件
• 学科: 工学
• 关键词: 学业预警 协同过滤推荐 ItemCF FP-growth Spark
• 年，卷（期）: 2020,（5）
• 所属期刊栏目: 设计研究与应用
• 页码范围: 201-203
• 页数: 3页
• 分类号: TP3
• 字数: 1627字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1003-6970.2020.05.043

摘要

针对当前大学生学业预警大都仅仅是基于学分成绩而存在片面性且不太准确的问题,本文通过将学生和课程分别类比为"用户"与"商品",采用基于Item的协同过滤(Item-based collaborativefiltering,ItemCF)推荐技术实现向学生"推荐"最有可能挂科的课程,协助完成大学生的学业预警.该基于ItemCF的学业预警算法在Spark上实现,相比于FP-growth,基于协同过滤推荐等方法的大学生学业预警系统可以获得50.74％的召回率、25.25％的精确度、33.72的F1-Messure和85.19％的覆盖率.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	向东旭	西北农林科技大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0
2	宋明桂	西北农林科技大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0
3	李文雅	西北农林科技大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0
4	姚士晓	西北农林科技大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0
5	聂炎明	西北农林科技大学信息工程学院	1	0	0.0	0.0