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1 1 基 于 协 同 过 滤 的 高 考 志 愿 推 荐 系 统 徐 兰 静, 李 珊, 严 钊 ( 南 京 航 空 航 天 大 学 经 济 与 管 理 学 院, 南 京 ) 摘 要 : 近 年 来 信 息 过 载 问 题 的 出 现 使 得 个 性 化 推 荐 技 术 应 运 而 生, 其 中 协 同 过 滤 推 荐 技 术 通 过 在 用 户 和 信 息 之 间 建 立 联 系, 被 广 泛 应 用 于 电 子 商 务 各 个 领 域. 而 在 高 考 志 愿 填 报 领 域 考 生 也 存 在 无 法 高 效 的 从 诸 多 高 校 中 选 取 适 合 自 己 的 高 校 这 一 信 息 过 载 问 题. 为 此, 可 以 将 协 同 过 滤 思 想 应 用 到 高 考 志 愿 填 报 这 一 新 领 域, 将 考 生 看 作 是 推 荐 系 统 中 的 用 户, 高 校 看 作 是 系 统 中 的 项 目, 通 过 分 析 历 年 的 考 生 志 愿 填 报 相 关 数 据, 从 构 建 用 户 属 性 矩 阵, 查 找 邻 居 用 户 和 产 生 推 荐 三 个 过 程 进 行 详 细 描 述, 并 对 实 验 产 生 的 推 荐 结 果 进 行 分 析, 说 明 了 推 荐 系 统 的 有 效 性, 也 为 进 一 步 的 研 究 工 作 奠 定 基 础. 关 键 词 : 协 同 过 滤 ; 高 考 志 愿 ; 推 荐 系 统 College Entrance Examination Voluntary Recommendation System Based on Collaborative Filtering XU Lan-Jing, LI Shan, YAN Zhao (College of Economic and Management, Naning University of Aeronautics and Astronautics, Naning , China) Abstract: Information overload roblem in recent years makes the ersonalized recommendation technology arise, the collaborative filtering recommendation technology by establishing contacted between the user and the information has been widely used in every field of e-commerce. And in the field of the college entrance examination voluntary students also have the information overload roblem, which means they cannot choose the suitable college from many colleges efficiently. Therefore, the idea of collaborative filtering is alied to this new field, take the students as users and colleges as the items in the recommendation system. By analysing students voluntary reorting relevant data from the revious year, three rocesses of building user attributes matrix, finding the neighbor users and generating recommendation are described in detail. The recommendations results of the exeriment show the effectiveness of recommendations systems, and it lays the foundation for further research work. Key words: collaborative filtering; college entrance examination voluntary; recommendation system 随 着 高 考 招 生 工 作 信 息 化 的 不 断 深 入, 积 累 了 大 量 有 用 的 高 考 志 愿 相 关 数 据 信 息. 在 大 量 的 历 史 录 取 相 关 数 据 信 息 里 面 蕴 含 了 丰 富 的 决 策 信 息, 如 何 有 效 地 利 用 这 些 信 息 辅 助 考 生 填 报 志 愿 是 考 生 家 长 学 校 及 招 生 管 理 部 门 都 关 心 的 问 题 [1], 也 是 当 前 招 生 考 试 业 务 信 息 化 研 究 的 热 点 问 题. 在 电 子 商 务 领 域, 为 解 决 由 于 商 品 个 数 和 种 类 快 速 增 长 导 致 的 信 息 过 载 问 题, 个 性 化 推 荐 技 术 应 运 而 生 [2]. 其 中 协 同 过 滤 的 推 荐 技 术, 是 利 用 用 户 以 及 项 目 的 数 据, 有 效 的 帮 助 用 户 发 现 自 己 感 兴 趣 的 项 目, 是 个 性 化 推 荐 中 研 究 和 应 用 最 为 成 功 的 技 术 之 一 [3], 并 被 广 泛 地 应 用 于 电 子 商 务 的 各 个 领 域. 目 前 国 内 将 协 同 过 滤 应 用 于 高 考 志 愿 推 荐 的 研 究 较 少, 由 于 高 考 机 制 不 同, 国 外 研 究 成 果 很 难 适 应 于 [4] 我 国 的 高 考 志 愿 领 域. 王 灵 峰 基 于 协 同 过 滤 算 法 设 计 高 考 信 息 推 荐 引 擎 时, 利 用 用 户 对 网 页 的 浏 览 次 数 1 基 金 项 目 : 教 育 部 人 文 社 科 基 金 (10YJCZH073); 江 苏 省 自 然 科 学 基 金 (BK ); 博 士 点 基 金 ( ); 南 京 航 空 航 天 大 学 基 本 科 研 业 务 费 (NS ) 收 稿 时 间 : ; 收 到 修 改 稿 时 间 : Software Technique Algorithm 软 件 技 术 算 法 185

2 计 算 机 系 统 应 用 htt:// 年 第 24 卷 第 7 期 和 浏 览 时 间 作 为 用 户 的 信 息 关 注 度, 并 转 化 为 用 户 对 分 类 信 息 的 评 分, 构 建 用 户 评 分 矩 阵, 这 在 一 定 程 度 上 解 决 了 用 户 冷 启 动 问 题, 但 无 法 保 证 准 确 性. 王 亚 [5] 婧 为 了 提 高 应 用 基 于 用 户 的 协 同 过 滤 算 法 在 高 考 志 愿 推 荐 过 程 中 的 精 确 度, 提 出 采 用 信 息 增 益 率 作 为 属 性 选 择 标 准, 并 对 信 息 增 益 率 较 高 的 属 性 给 予 较 高 的 权 值, 但 是 在 推 荐 志 愿 数 为 5 时 只 有 50% 准 确 率, 系 统 最 终 向 考 生 显 示 10 个 推 荐 志 愿 才 能 保 证 较 高 的 准 确 度. 由 此 发 现, 在 应 用 协 同 过 滤 方 法 时, 推 荐 准 确 度 与 志 愿 推 荐 个 数 两 方 面 存 在 矛 盾, 而 且 在 用 户 相 似 度 计 算 时 的 属 性 选 取 也 是 一 个 关 键 因 素. 基 于 此, 本 文 采 用 文 献 调 研 的 方 法 选 取 影 响 高 考 志 愿 填 报 的 因 素 并 建 立 用 户 属 性 矩 阵, 以 此 作 为 计 算 用 户 相 似 度, 最 后 通 过 两 个 阶 段 产 生 推 荐 集. 并 通 过 实 验, 对 志 愿 推 荐 个 数 和 推 荐 准 确 度 两 方 面 进 行 调 整 分 析, 使 得 在 志 愿 推 荐 个 数 有 限 时 也 保 证 了 较 高 的 推 荐 准 确 度, 说 明 了 推 荐 系 统 的 有 效 性. 1 基 于 协 同 过 滤 的 高 考 志 愿 推 荐 算 法 在 电 子 商 务 环 境 下, 协 同 过 滤 技 术 由 于 其 良 好 的 算 法 思 想 和 优 秀 的 推 荐 结 果 得 到 了 广 泛 应 用. 协 同 过 滤 技 术 在 实 际 应 用 中 主 要 分 为 两 类 [6] : 基 于 用 户 的 协 同 过 滤 推 荐 和 基 于 项 目 的 协 同 过 滤 推 荐, 其 基 本 原 理 是 将 口 碑 效 应 的 过 程 自 动 化, 系 统 提 供 的 建 议 是 基 于 其 他 口 味 相 似 的 用 户 之 喜 好 来 决 定 的 [7]. 本 文 采 用 基 于 用 户 的 协 同 过 滤 算 法, 并 针 对 高 考 志 愿 填 报 的 特 点, 进 行 适 应 性 修 改 使 之 适 用 于 高 考 志 愿 填 报 这 一 新 领 域. 基 于 用 户 的 协 同 过 滤 算 法 实 现 过 程 分 为 3 步 [8] : (1) 建 立 用 户 - 项 目 评 分 矩 阵 ; (2) 查 找 最 近 邻 居 ; (3) 产 生 推 荐. 然 而 在 高 考 志 愿 填 报 系 统 中 不 存 在 评 分 数 据, 而 且 考 生 的 属 性 是 影 响 志 愿 填 报 的 因 素 而 非 评 分 数 据, 为 此 本 文 利 用 用 户 的 属 性 作 为 相 似 性 计 算 的 基 础, 算 法 实 现 过 程 如 图 1 所 示. 图 1 基 于 协 同 过 滤 的 高 考 志 愿 推 荐 算 法 过 程 图 首 先 在 相 关 文 献 的 基 础 上, 综 合 分 析 影 响 考 生 填 报 志 愿 的 因 素, 从 高 考 数 据 库 的 考 生 数 据 表 以 及 高 校 数 据 表 中 提 取 相 关 属 性 构 建 用 户 属 性 矩 阵 ; 然 后 根 据 欧 几 里 得 距 离 计 算 用 户 之 间 的 距 离, 根 据 距 离 最 近 原 则 确 定 邻 居 用 户, 最 后 将 邻 居 用 户 的 录 取 院 校 作 为 推 荐 集 推 荐 给 考 生. 1.1 用 户 属 性 的 选 取 在 高 考 志 愿 推 荐 系 统 中, 由 于 不 存 在 用 户 对 项 目 的 评 分 数 据, 系 统 将 利 用 用 户 属 性 数 据 来 计 算 用 户 之 间 的 相 似 性. 高 考 数 据 一 般 包 括 报 名 库 志 愿 库 成 绩 库 录 取 库 等 信 息 表, 每 个 表 都 包 括 许 多 不 同 的 属 性, 属 性 的 选 取 将 直 接 影 响 推 荐 结 果 的 准 确 性. 李 令 [9] 青 等 人 在 高 考 专 业 填 报 决 策 的 影 响 因 素 探 析 一 文 通 过 问 卷 调 查 总 结 影 响 考 生 报 考 决 策 的 因 素 主 要 有 4 个, 分 别 是 发 展 前 景 兴 趣 特 长 他 人 意 见 录 取 机 率, 并 认 为 高 校 招 生 录 取 主 要 根 据 考 生 的 高 考 成 绩, 考 生 实 事 求 是 评 估 自 己 的 实 力 与 特 点, 合 理 定 位, 是 [10] 填 报 志 愿 的 重 要 依 据. 殷 员 分 在 高 考 考 生 志 愿 数 据 分 析 与 挖 掘 研 究 中 利 用 决 策 树 的 方 法 对 历 史 高 考 数 据 进 行 分 析, 发 现 考 生 能 否 被 录 取 与 标 准 投 档 成 绩 批 次 名 称 志 愿 序 号 名 称 标 准 投 档 成 绩 和 标 准 [11] 批 次 分 数 线 有 着 较 强 的 相 关 性. 王 毅 杰 等 人 在 高 考 志 愿 填 报 中 的 行 为 策 略 : 户 籍 的 影 响 一 文 中 通 过 分 析 不 同 户 籍 类 别 的 某 校 某 特 定 专 业 学 生 的 高 考 成 绩 差 异, 基 于 弱 势 者 的 理 性 行 动 原 则, 认 为 越 是 社 会 较 低 层 的 家 庭 子 女 在 高 考 志 愿 的 填 报 中 越 倾 向 于 保 守. 综 合 以 上 相 关 文 献 的 结 论, 本 文 认 为 影 响 考 生 填 报 志 愿 主 要 包 括 高 考 成 绩 以 及 考 生 社 会 属 性 两 方 面 因 素, 结 合 高 考 数 据 库, 最 终 选 取 性 别 户 口 类 型 经 济 条 件 名 次 四 个 属 性 作 为 影 响 考 试 填 报 志 愿 的 属 性. 其 中 性 别 对 于 高 考 志 愿 的 影 响 主 要 是 考 虑 到 兴 趣 爱 好 的 不 同, 即 偏 向 于 选 择 文 史 或 理 工 类 院 校 ; 户 口 类 型 是 指 农 村 或 城 市 户 口, 这 对 高 考 志 愿 填 报 的 影 响 主 要 在 于 学 校 的 选 择 上, 社 会 较 低 层 的 家 庭 子 女 在 高 考 志 愿 的 填 报 中 越 倾 向 于 保 守 ; 经 济 条 件 是 根 据 考 生 家 庭 所 在 地 的 GDP 划 分 为 富 裕 一 般 贫 困 三 种, 这 对 高 考 志 愿 填 报 的 影 响 体 现 在 对 高 校 所 在 地 的 考 虑, 家 庭 经 济 条 件 不 好 的 考 生 在 其 他 条 件 一 样 的 情 况 下 会 倾 向 于 选 择 在 非 一 线 城 市 的 高 校 ; 而 名 次 则 是 影 响 高 考 志 愿 填 报 的 最 关 键 因 素, 相 对 于 高 考 成 绩 而 言, 各 高 校 186 软 件 技 术 算 法 Software Technique Algorithm

3 每 年 录 取 的 学 生 平 均 名 次 较 稳 定, 且 与 试 卷 难 易 程 度 无 关. 这 样 四 个 因 素 就 包 括 了 考 生 填 报 志 愿 时 对 高 校 类 型 高 校 所 在 地 高 校 档 次 等 多 方 面 的 考 虑. 一 般 高 考 数 据 库 中 包 括 报 名 库 志 愿 库 成 绩 库 录 取 库 高 校 计 划 库 等 信 息 表, 其 中 性 别 户 口 类 型 数 据 可 以 直 接 从 考 生 报 名 表 中 得 到, 而 经 济 条 件 则 按 照 考 生 报 名 信 息 中 的 家 庭 所 在 地 ( 区 县 级 ) 当 年 的 GDP 水 平 高 低 将 考 生 的 经 济 水 平 划 分 为 富 裕 一 般 贫 困, 名 次 则 按 照 高 考 录 取 政 策, 根 据 成 绩 表 中 的 各 项 成 绩 对 考 生 进 行 排 名 即 可 得 到. 1.2 查 找 邻 居 用 户 建 立 用 户 属 性 矩 阵 在 利 用 距 离 度 量 不 同 用 户 之 间 的 邻 近 性 时, 为 了 避 免 不 同 的 属 性 尺 度 对 距 离 度 量 的 影 响, 必 须 先 对 属 性 数 据 进 行 标 准 化 处 理, 即 无 量 纲 化 处 理. 本 文 采 用 极 差 变 换 方 法 对 数 据 进 行 标 准 化, 如 下 所 示 : x min( x ) x ' = max( x ) min( x ) i = 1, 2,,n ; = 1, 2,, (1) 其 中 n 表 示 用 户 数, 表 示 属 性 个 数, x 表 示 原 始 数 据, max( x ), min( x ) 分 别 表 示 第 个 属 性 的 最 大 值 和 最 小 值 计 算 用 户 邻 近 性 查 找 邻 居 用 户 的 基 础 是 用 户 之 间 相 似 度 或 相 异 度, 在 基 于 协 同 过 滤 的 高 考 志 愿 推 荐 算 法 中, 邻 居 用 户 的 查 找 是 最 关 键 的 一 步, 这 直 接 决 定 了 推 荐 项 目 的 产 生. 本 文 利 用 欧 几 里 得 距 离 法 计 算 用 户 之 间 的 距 离, 并 以 此 来 表 示 用 户 之 间 的 邻 近 性, 公 式 如 下 : 2 = ( k ),, 1,2, n k = 1 d x x i =, (2) 其 中 x, x k 分 别 表 示 第 i 个 和 第 个 用 户 的 第 k 个 属 性 值. 在 欧 式 距 离 公 式 中, 所 有 属 性 在 计 算 邻 近 度 时 被 看 作 是 同 等 重 要, 然 而 在 高 考 志 愿 推 荐 系 统 中, 考 生 成 绩 类 属 性 显 然 比 社 会 属 性 重 要, 因 此, 可 以 根 据 属 性 的 贡 献 程 度 对 每 个 属 性 加 权 修 改 邻 近 度 公 式, 公 式 如 下 : 2 = (( k ) k ), k= 1 d x x w 其 中 k 专 家 提 供 或 是 根 据 统 计 数 据 产 生. wk = 1 (3) k = 1 w 表 示 第 k 个 属 性 的 权 重, 该 权 重 一 般 由 领 域 1.3 产 生 推 荐 集 在 高 考 志 愿 推 荐 系 统 中, 高 分 段 的 考 生 分 布 较 稀 疏, 对 应 的 录 取 院 校 少 ; 而 低 分 段 的 考 生 分 布 较 密 集, 且 对 应 的 录 取 院 校 较 多. 为 了 提 高 推 荐 结 果 的 准 确 性, 对 于 不 同 分 数 段 的 考 生 需 要 应 用 不 同 的 策 略. 为 了 使 考 生 能 够 高 效 的 选 取 适 合 自 己 的 高 校, 推 荐 算 法 可 以 根 据 考 生 实 际 可 填 报 的 高 校 数 来 确 定 推 荐 集 的 高 校 数 目 R, 一 般 可 以 将 R 定 位 实 际 填 报 高 校 数 的 2 倍, 这 样 既 可 以 有 效 缩 小 范 围, 又 可 以 给 考 生 提 供 一 定 的 选 择 空 间. R 个 推 荐 高 校 的 产 生 是 基 于 邻 居 用 户 的 录 取 高 校 而 产 生. 首 先 对 于 邻 居 用 户 的 确 定, 由 于 高 分 段 的 考 生 较 稀 疏, 对 其 而 言 具 有 参 考 价 值 的 邻 居 用 户 较 少, 相 反, 低 分 段 的 考 生 较 为 密 集, 具 有 参 考 价 值 的 邻 居 用 户 较 多, 所 以 应 根 据 考 生 所 处 的 分 数 段 来 确 定 其 邻 居 用 户. 另 外 低 分 段 的 考 生 较 密 集, 对 应 的 录 取 院 校 较 多, 本 文 采 取 以 投 票 形 式 从 邻 居 用 户 所 有 的 录 取 院 校 中 选 取 R 个 高 校 作 为 推 荐 集, 并 认 为 距 离 为 0 的 用 户 具 有 最 高 参 考 价 值, 具 有 一 票 决 定 权. 因 此, 在 高 考 志 愿 推 荐 系 统 中, 推 荐 集 的 产 生 分 为 两 个 阶 段 : (1) 将 距 离 为 0 的 用 户 作 为 目 标 用 户 的 最 近 邻, 并 将 其 对 应 的 录 取 院 校 加 入 到 推 荐 集 中 ; (2) 根 据 目 标 用 户 的 所 处 分 数 段, 选 取 距 离 最 小 的 N 个 用 户 作 为 邻 居 用 户, 并 将 N 个 用 户 所 录 取 的 院 校 按 照 人 数 降 序 排 列, 并 依 次 将 院 校 加 入 到 推 荐 集 中, 直 至 推 荐 集 中 的 院 校 个 数 达 到 预 先 设 定 的 推 荐 个 数 R, 形 成 最 终 的 推 荐 集. 推 荐 集 的 个 数 R 可 以 根 据 高 考 志 愿 填 报 系 统 中 志 愿 个 数 来 相 应 确 定. 2 实 验 分 析 2.1 数 据 来 源 与 实 验 环 境 本 文 利 用 某 省 2011 年 高 考 数 据 中 的 文 科 第 一 批 的 考 生 数 据 作 为 实 验 数 据, 原 始 数 据 包 括 报 名 库 志 愿 库 成 绩 库 录 取 库 高 校 计 划 库 等 信 息 表, 每 个 表 中 包 括 多 个 属 性, 根 据 2.1 中 的 分 析, 首 先 从 考 生 报 名 库 中 抽 取 考 生 的 性 别 户 口 类 型 以 及 家 庭 地 址 属 性, 并 从 成 绩 库 中 抽 取 考 生 总 分 进 行 排 序, 作 为 学 生 的 名 次, 然 后 从 录 取 库 中 提 取 录 取 高 校, 形 成 完 整 的 数 据 集, 包 括 用 户 属 性 数 据 以 及 对 应 的 项 目 数 据, 包 括 9423 个 考 生, 148 个 高 校. 随 机 抽 取 其 中 的 900 条 数 据 作 为 测 试 集, 即 看 作 录 取 高 校 未 知 的 目 标 用 户, 其 余 的 8523 条 数 据 作 为 训 练 集, 即 录 取 院 校 已 知 的 非 目 标 Software Technique Algorithm 软 件 技 术 算 法 187

4 计 算 机 系 统 应 用 htt:// 年 第 24 卷 第 7 期 用 户. 实 验 过 程 中 的 算 法 是 在 VS 环 境 中 采 用 C# 语 言 实 现. 2.2 建 立 用 户 属 性 矩 阵 在 训 练 集 和 测 试 集 的 基 础 上, 利 用 公 式 (1) 对 用 户 属 性 数 据 进 行 标 准 化, 表 1 为 用 户 属 性 的 原 始 数 据, 表 2 为 标 准 化 后 的 无 量 纲 属 性 数 据. 表 1 用 户 属 性 矩 阵 ( 标 准 化 前 ) 院 校 代 号 性 别 户 口 类 型 经 济 条 件 名 次 表 2 用 户 属 性 矩 阵 ( 标 准 化 后 ) 院 校 代 号 性 别 户 口 类 型 经 济 条 件 名 次 计 算 用 户 邻 近 性 在 标 准 化 的 用 户 属 性 数 据 基 础 上, 利 用 公 式 (3) 就 可 以 计 算 目 标 用 户 与 非 目 标 用 户 之 间 的 距 离. 考 生 各 个 属 性 的 权 重 一 般 由 专 家 给 出, 或 根 据 统 计 数 据 产 生, 本 文 将 考 生 的 四 个 属 性 : 性 别 户 口 类 型 经 济 条 件 以 及 名 次 权 重 分 别 设 为 0.1, 0.1, 0.1, 07, 据 此, 就 可 以 计 算 目 标 用 户 与 非 目 标 用 户 之 间 的 距 离, 从 而 确 定 邻 居 用 户. 2.4 产 生 推 荐 集 对 于 测 试 集 中 的 目 标 用 户, 首 先 根 据 公 式 (3) 计 算 其 与 非 目 标 用 户 的 距 离, 根 据 1.3 中 的 两 阶 段 法 产 生 推 荐 集 时, 需 要 事 先 确 定 邻 居 用 户 数 N 和 推 荐 集 的 院 校 个 数 R. 本 文 首 先 对 2011 年 一 本 文 科 生 的 成 绩 进 行 统 计, 算 出 各 分 数 段 平 均 每 个 分 数 的 考 生 数. 从 文 科 一 本 分 数 线 开 始, 每 10 分 为 一 档, 并 将 分 数 高 于 393 的 归 位 一 档, 统 计 结 果 如 表 3 所 示. 以 最 低 分 数 段 ( ) 为 例 进 行 说 明, 平 均 每 个 分 数 有 近 400 考 生, 因 此 可 以 在 某 种 程 度 上 认 为 对 于 该 分 数 段 的 考 生, 其 具 有 参 考 意 义 的 邻 居 用 户 有 400 人, 故 对 该 分 数 段 将 N 设 置 为 400, 其 它 分 数 段 以 此 类 推, 分 别 确 定 N 取 值. 由 于 江 苏 省 高 考 志 愿 填 报 时, 对 于 一 本 文 科 生 可 以 填 报 3 个 一 本 院 校 以 及 3 个 二 本 院 校, 因 此 本 文 将 推 荐 集 中 的 院 校 个 数 R 设 定 为 6. 表 3 各 分 数 段 平 均 每 分 值 对 应 考 生 数 分 数 段 平 均 人 数 N 在 确 定 了 N 和 R 的 取 值 后, 就 可 以 依 据 1.3 的 两 个 阶 段 产 生 推 荐 集. 首 先 选 取 距 离 为 0 的 最 近 邻 用 户 的 录 取 院 校 加 入 到 推 荐 集 中. 判 断 推 荐 集 中 院 校 个 数 是 否 小 于 R, 若 是, 则 根 据 第 二 步, 依 次 加 入 不 同 的 院 校, 直 至 推 荐 个 数 等 于 R, 形 成 最 终 的 推 荐 集. 图 2 即 为 推 荐 集 部 分 截 图, 其 中 第 一 列 为 用 户 ID 和 其 实 际 录 取 的 院 校, 后 面 以 制 表 符 隔 开 的 即 为 推 荐 集 中 的 院 校. 图 2 推 荐 集 部 分 截 图 188 软 件 技 术 算 法 Software Technique Algorithm

5 2.5 实 验 结 果 分 析 根 据 算 法 输 出 的 推 荐 集, 按 照 不 同 分 数 段 进 行 统 计 分 析, 统 计 结 果 如 图 3 所 示, 其 中 总 人 数 表 示 测 试 集 中 900 条 数 据 处 于 该 分 数 段 的 人 数, 正 确 人 数 指 考 生 实 际 录 取 院 校 在 推 荐 集 中, 正 确 率 指 考 生 实 际 录 取 院 校 在 推 荐 集 中 的 人 数 占 其 所 处 分 数 段 总 人 数 的 比 例. 图 3 各 分 数 段 推 荐 结 果 数 据 分 析 图 从 图 中 可 以 得 出 以 下 结 论 : 1 高 分 段 推 荐 效 果 好. 从 图 中 可 以 看 出, 在 高 分 段 正 确 率 最 高 达 到 了 100%, 这 一 方 面 说 明 了 算 法 的 可 行 性, 另 一 方 面 也 说 明 了 高 分 段 的 考 生 对 于 院 校 的 选 择 较 为 明 确 且 具 有 主 动 权, 不 存 在 信 息 过 载 的 问 题, 这 部 分 考 生 更 关 注 的 是 专 业 而 非 高 校, 而 这 在 本 文 的 算 法 中 并 未 考 虑 到. 2 高 分 段 与 低 分 段 的 正 确 率 差 异 大. 不 同 于 高 分 段, 低 分 段 的 推 荐 效 果 则 较 差, 最 低 只 有 50%, 这 说 明 算 法 在 设 计 过 程 中 需 要 重 点 考 虑 考 生 分 布 较 密 集 的 中 低 分 段 考 生, 比 如 结 合 院 校 的 招 生 人 数 或 者 其 他 更 多 的 属 性 数 据 进 行 算 法 优 化. 3 算 法 的 可 行 性 及 改 进 方 案. 各 分 数 段 的 平 均 正 确 率 为 72.23%, 这 说 明 利 用 协 同 过 滤 思 想 进 行 高 考 志 愿 推 荐 是 可 行 的, 但 从 推 荐 结 果 中 也 发 现 了 很 多 不 足 之 处, 比 如 对 于 高 分 段 和 低 分 段 的 推 荐 效 果 差 异 性 说 明 应 采 取 不 一 样 的 推 荐 方 法, 对 于 高 分 段 考 生 而 言 可 填 报 的 院 校 较 为 明 确 而 且 占 据 主 动 权, 他 们 更 多 的 考 虑 专 业 等 其 他 因 素 ; 而 对 于 低 分 段 考 生, 由 于 考 生 分 布 较 为 密 集, 除 了 考 虑 到 院 校 档 次 外, 还 应 结 合 院 校 对 应 的 招 生 人 数 或 其 他 因 素 进 行 分 析, 以 此 提 高 推 荐 效 果. 3 结 论 本 文 将 协 同 过 滤 的 方 法 应 用 于 高 考 志 愿 推 荐 的 领 域, 将 需 要 填 报 志 愿 的 高 考 考 生 看 作 是 推 荐 系 统 中 的 用 户, 高 校 看 作 是 系 统 中 的 项 目, 通 过 分 析 历 年 的 考 生 填 报 数 据 信 息, 为 考 生 推 荐 其 感 兴 趣 的 高 校, 并 对 推 荐 结 果 进 行 分 析, 说 明 了 推 荐 系 统 的 有 效 性, 但 也 从 中 发 现 了 一 些 问 题, 比 如 对 于 高 分 段 和 低 分 段 的 推 荐 效 果 差 异 性 说 明 应 采 取 不 一 样 的 推 荐 方 法, 对 此 可 以 选 取 不 一 样 的 用 户 属 性 数 据 或 者 是 结 合 其 他 院 校 属 性 ( 比 如 院 校 招 生 人 数 ) 数 据 来 构 建 用 户 属 性 矩 阵, 或 者 利 用 不 同 的 距 离 公 式 来 定 义 不 同 分 数 段 考 生 间 的 距 离 等 措 施 来 提 高 推 荐 效 果, 这 也 将 是 后 期 的 研 究 内 容. 参 考 文 献 1 何 小 明, 张 自 力, 肖 灿, 夏 大 飞. 基 于 OLAP 与 数 据 挖 掘 的 高 考 招 生 数 据 分 析. 计 算 机 科 学,2012,6(39). 2 项 亮. 推 荐 系 统 实 践. 北 京 : 人 民 邮 电 出 版 社, 周 丽 娟, 徐 明 升, 张 研 研, 张 璋. 基 于 协 同 过 滤 的 课 程 推 荐 模 型. 计 算 机 应 用 研 究,2010,4(27). 4 王 灵 峰. 高 考 信 息 推 荐 引 擎 的 设 计 与 实 现 [ 学 位 论 文 ]. 广 州 : 暨 南 大 学, 王 亚 婧. 基 于 数 据 挖 掘 和 协 同 过 滤 的 成 人 高 考 志 愿 推 荐 系 统 研 究 [ 学 位 论 文 ]. 北 京 : 北 京 林 业 大 学, 黄 裕 洋, 金 远 平. 一 种 综 合 用 户 和 项 目 因 素 的 协 同 过 滤 推 荐 算 法. 东 南 大 学 学 报 ( 自 然 科 学 版 ),2010,5(40): Basilico J, Hofmann T. Unifying collaborative and content-based filtering. Proc. of the Twenty-First International Conference on Machine Learning. Banff, Alta 陈 志 敏, 李 志 强. 基 于 用 户 特 征 和 项 目 属 性 的 协 同 过 滤 推 荐 算 法. 计 算 机 应 用,2011,7(31). 9 李 令 青, 刘 彦 楼, 建 伟. 高 考 专 业 填 报 决 策 的 影 响 因 素 探 析. 中 国 健 康 心 理 学 杂 志,2008,8(16). 10 殷 员 分. 高 考 考 生 志 愿 数 据 分 析 与 挖 掘 研 究 [ 学 位 论 文 ]. 重 庆 : 西 南 大 学, 王 毅 杰, 梁 子 浪, 陆 宏 生. 高 考 志 愿 填 报 中 的 行 为 策 略 : 户 籍 的 影 响. 天 津 师 范 大 学 学 报 ( 社 会 科 学 版 ),2008,3. Software Technique Algorithm 软 件 技 术 算 法 189

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