1. 研究目的与意义
随着人类社会的逐步发展，人类的生活中，智能化尤为重要。
自主，快速而准确的智能化系统得到越来越多的人的青睐。
人们希望通过更少更方便的操作获得有效而又精准的信息。
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2. 课题关键问题和重难点
本课题为大类招生环境下信息推荐算法在学生专业选择中的应用研究。
课题关键在于需要学生查阅大量有关资料，熟悉当前常用于信息推荐的基本算法。
在基本了解信息推荐算法的基础上，学生还需要学习信息收集和信息处理模型的相关知识。
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3. 国内外研究现状（文献综述）
网络化与信息化社会具有信息海量化和用户需求个性化的特点,如何通过有效手段过滤掉与目标用户不相关的信息,筛选出对用户有用、能满足用户需求的信息成为信息研究领域的重要课题。
本文针对协同过滤中存在的评分数据稀疏性与推荐准确度问题,提出了一种基于项目特征值分类与空缺元素填充的协同过滤算法。
实验结果表明,改进的协同过滤算法能有效的缓解评分数据稀疏性对推荐结果的负面影响,在一定程度上提高了推荐的准确度。
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4. 研究方案
本课题需要大量的算法作为基础。
首先需要学生查阅大量资料分析当前叫常用的信息推荐算法。
同时完成大类专业和学生信息资料的收集，归纳分析特征。
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5. 工作计划
1~2周，查阅图书馆和网上的有关书籍，收集关于信息推荐的相关资料文献。
同时对手机中各类信息推荐，尤其是咸鱼淘宝等购物app中所涉及的信息推荐进行了解归纳。
3~4周，学习信息收集和信息处理模型的相关知识。
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