[发明专利]一种用于大学体育球类课程的智能选课推荐系统

说明书

本发明公开了一种用于大学体育球类课程的智能选课推荐系统，属于课程推荐技术领域，包括兴趣筛选模块、数据库、选课规则筛选模块、课程评分模块和服务器；所述兴趣筛选模块用于对学生需要选择的球类课程进行初步筛选，具体方法包括：获取需要进行球类课程推荐的学生信息，并标记为推荐学生，获取推荐学生同班同学中选择球类课程的学生信息，并标记为参照学生，构建余弦相似度函数，根据球类课程的访问次数、球类课程的访问时长、球类运动的访问频率确定推荐学生的兴趣度函数；通过根据同班同学选择的球类课程进行推荐，将会推荐的更加准确，充分考虑学生的选课习惯。

技术领域

本发明属于课程推荐技术领域，具体是一种用于大学体育球类课程的智能选课推荐系统。

背景技术

随着素质教育教学要求的提高，每个大学学校都会开设多种关于体育球类课程的选修课，用于丰富学生的生活，对学生进行身体锻炼，避免学生长期得不到锻炼，影响学生的身心健康；为学生提供多种体育球类课程的选择机会，从而从更多方面对学生进行培养。然而，体育球类课程的增加与学生个人选择机会的增多，反过来将会导致学生对学习课程的选择难度增加。

影响学生进行选课的因素多种多样，例如：是否有相熟的同学选择同样的课程，考虑不全面的推荐课程并不会被采纳，因此目前亟需提出一种用于大学体育球类课程的智能选课推荐系统，用于解决大学生关于体育球类课程选择的问题。

发明内容

为了解决上述方案存在的问题，本发明提出了一种用于大学体育球类课程的智能选课推荐系统。

本发明的目的可以通过以下技术方案实现：

一种用于大学体育球类课程的智能选课推荐系统，包括兴趣筛选模块、数据库、选课规则筛选模块、课程评分模块和服务器；

所述兴趣筛选模块用于对学生需要选择的球类课程进行初步筛选，具体方法包括：

获取需要进行球类课程推荐的学生信息，并标记为推荐学生，获取推荐学生同班同学中选择球类课程的学生信息，并标记为参照学生，构建余弦相似度函数其中，i和j分别为推荐学生和参照学生的兴趣度向量，兴趣度向量包括：球类课程的访问次数、球类课程的访问时长、球类运动的访问频率，根据球类课程的访问次数、球类课程的访问时长、球类运动的访问频率确定推荐学生的兴趣度函数：

设定兴趣度阈值X1，当w_ijX1时，将对应的课程标记为筛选课程；

通过选课规则筛选模块对筛选课程进行再次删选，获得二级课程和二级组合，通过课程评分模块对二级课程进行评分，获得推荐值THZ_e，将THZ_eX3的代课老师对应的课程从二级课程中进行删除，将删除后的二级课程标记为推荐课程，并将不全是推荐课程的二级组合进行删除，将删除后的二级组合标记为推荐组合，通过服务器将推荐课程和推荐组合推荐给推荐学生。

进一步地，课规则筛选模块对筛选课程进行再次删选的方法包括：

获取推荐学生的历史选修通过课程名单，标记为历史课程名单，将筛选课程与历史课程名单进行对比，将历史课程名单中存在的课程从筛选课程中进行剔除，将剔除后的筛选课程标记为一级课程；

获取推荐学生还需要选修的选修学分P和一级课程对应的选修学分L_m，将选修学分L_m进行任意组合求和，获得求和值C_v，将C_vP的组合进行删除，将C_v≤P的组合标记为一级组合，将一级组合中对应的课程标记为二级课程；获取一级组合的课程数量F，将一级组合中课程数量FX2的组合进行剔除，剩余的一级组合标记为二级组合。

进一步地，程评分模块对二级课程进行评分，获得推荐值THZ_e的方法包括：