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基于机器学习的学生讲座推荐方法 

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申请/专利权人:山东理工职业学院

摘要:本发明公开了基于机器学习的学生讲座推荐方法,方法包括数据采集、数据预处理、特征选择、聚类和个性化讲座推荐。本发明涉及推荐数据处理技术领域,具体是指基于机器学习的学生讲座推荐方法,本方案提出一种通过评估样本之间的相似性,并将部分样本数据转换为标签的特征选择方法,增强特征选择过程的灵活性和可操作性,为聚类提供更好的特征子集,从而提高聚类的性能和泛化能力;采用圆混沌映射、突变因子和替换策略改进获取聚类参数的算法,找到稳定的簇变化范围,提高聚类结果的质量。

主权项:1.基于机器学习的学生讲座推荐方法,其特征在于:该方法包括以下步骤:步骤S1:数据采集,采集历史讲座推荐数据和实时讲座推荐数据;步骤S2:数据预处理,对采集的数据进行数据清洗、数据转化和标准化处理;步骤S3:特征选择,通过模糊标签分配,构建模糊相关系,并按照贪婪策略选择具有最高显著性的条件特征;步骤S4:聚类,对实时讲座推荐数据执行DBSCAN聚类操作;并利用圆混沌映射、突变因子和替换策略建立参数优化算法,从而获取聚类算法eps和MinPts参数;步骤S5:个性化讲座推荐,基于最终聚类结果对学生进行个性化讲座推荐。

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