【摘 要】
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随着读研深造的同学日益增多,高校师生之间互选问题愈发重要。目前,学生获取导师信息途径较单一,主要利用搜索引擎进入学院官网获取导师信息,这种方式可以满足规模不大的师生互选需求,但在大规模互选场景下存在信息过载以及检索效率低等问题。由于目标不明确,很多学生采取广投简历的策略,导致教师收到大量简历,增大了导师筛选的成本。在攻读硕士期间,以工程实践为目标,努力将理论知识运用于实践当中,独立设计并开发了一个
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随着读研深造的同学日益增多,高校师生之间互选问题愈发重要。目前,学生获取导师信息途径较单一,主要利用搜索引擎进入学院官网获取导师信息,这种方式可以满足规模不大的师生互选需求,但在大规模互选场景下存在信息过载以及检索效率低等问题。由于目标不明确,很多学生采取广投简历的策略,导致教师收到大量简历,增大了导师筛选的成本。在攻读硕士期间,以工程实践为目标,努力将理论知识运用于实践当中,独立设计并开发了一个基于混合模型的师生双向推荐系统。本文将个性化推荐应用到师生双向选择情景中,避免学生盲目选择导师以及降低了导师筛选的成本。本系统采取浏览器和服务器的架构进行设计,采取前后端分离的方式进行开发,融合知识图谱可视化,实现了一种新的呈现方式。系统主要模块包括用户管理模块、信息采集模块、信息可视化模块、师生双向推荐模块以及页面交互模块。本文围绕师生双向推荐平台,提出了两个创新点:1、在信息可视化模块,本系统引入知识图谱的概念,对教师信息进行知识抽取,定义教师姓名为实体,实体之间的边代表教师之间的领域相似关系,便于学生了解感兴趣领域内的导师群体,提高了检索效率。2、在师生双向推荐模块,本文采用基于LDA的主题模型匹配方式解决传统推荐算法存在的用户冷启动问题,采用基于K-Means聚类的协同过滤算法解决矩阵稀疏性的问题,将时间加权系数引入到混合加权模型当中解决用户偏好随时间变化的问题,最终引入调和平均算法,提高了师生双向匹配的概率。最后,本文对系统进行了测试,测试结果表明系统能够满足师生之间基本的需求,基于混合模型的推荐算法可以实现高效率的师生推荐。
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