k-NN算法优化与数据离散化提升课程推荐精度

本研究主要关注课程推荐预测模型的性能提升，特别关注在处理k-NN算法时遇到的问题。原始的课程推荐预测模型建立在k-NN算法的基础上，但由于样本数据存在局部不均衡和数据叠交性，导致模型在未经过任何参数调整或数据优化的情况下，其预测评分效果不尽人意。为了改善这一情况，研究者设计了一套全面的模型优化方案，其中包括： 1. 最优k值选择算法：k-NN算法中的k值决定了邻居的数量，对模型的性能有直接影响。研究中设计了特定的算法来确定最佳的k值，这有助于减少噪声干扰，提高模型的稳定性和精度。 2. 距离公式优化：距离公式的选择对于k-NN算法至关重要，它影响着相似度的计算。优化的距离公式可能更适应数据的特性，使得近邻的判断更为准确，从而提升预测评分。 3. 数据离散化算法：这是研究的核心创新部分，通过将连续的数据转化为离散的类别，解决了原始数据的分布问题。研究提出的“数据离散化算法”利用kd树的特性，根据特征向量的权重对分类空间进行排序，使得模型能更好地理解数据结构，提高预测评分的质量。 这些优化策略的应用显著提升了模型的预测评分，从0.67提升到了0.85，意味着预测准确度提高了27个百分点。这样的改进不仅提高了模型的预测精度，也直接反映在学生对课程推荐的满意度上，显著地增强了用户对推荐结果的信任度和接受度。 总结起来，本研究通过优化k-NN算法的关键参数、调整距离度量以及采用数据离散化方法，有效地解决了课程推荐预测模型在实际应用中遇到的问题，从而提高了模型的性能和实用性，为个性化教育和推荐系统的优化提供了有价值的参考。