高职院校个性化选课推荐：融合显式与隐式兴趣

"基于学习兴趣的个性化推荐算法研究* (2013年)" 这篇论文主要探讨了在高职学校中，如何利用个性化推荐算法帮助学生更有效地选择选修课。研究背景是当前选修课制度存在的盲目性和无指导性，作者提出了一种结合显式和隐式兴趣的推荐模型，旨在提高学习效果和选修课的价值。 在关联规则挖掘领域，论文提到了几种经典的算法，如Apriori、FP-growth、MINWAL和DWAR，这些都是用于发现数据集中频繁项集的工具。Apriori算法是递归迭代的，从单个项目开始逐步构建频繁项集，通过连接和剪枝步骤来优化过程。FP-growth则是一种更高效的算法，特别适用于大数据集。 论文的核心在于构建基于学生兴趣的个性化选课推荐算法。首先，建立了学生兴趣域，分为显式兴趣和隐式兴趣两部分。显式兴趣来源于学生稳定且持久的兴趣爱好，可以通过教务系统、历史选课记录、调查问卷等途径获取。对于新入学的大一学生，由于缺乏历史数据，需要在数据抽取和标准化过程中特别处理。 数据源获取和标准化是构建模型的关键步骤。这涉及到从大量、无序的数据中提取有意义的信息，并将其转化为标准的标签特征值库。显式兴趣模型通过向量表示，每个兴趣项ti对应一个权重wi，表示学生对课程的兴趣程度。模型基于标准化特征值，形成{(t1,w1), (t2,w2), ..., (tn,wn)}的集合，其中Wi是ti的权重值。 通过这种显式兴趣模型，论文提出了一个结合学生显式和隐式兴趣的个性化推荐算法，旨在为学生提供有指导性的选课建议，从而改进选课体验，提升学习效果，并对教学改革提供参考。这种方法不仅考虑了学生已知的兴趣，还试图捕捉他们潜在的兴趣，以实现更精准的推荐。