【摘 要】
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高考专业推荐(College Entrance Examination Major Recommendation,MR)是帮助学生快速,准确了解自身对专业喜爱度的一种辅助机制,辅助学生选择报考的专业.在我国,高考关系到一个学生未来的职业发展,始终是一个备受关注的热点,因此高考专业推荐具有广泛的应用前景.由于国情不同,国外学者很少涉及专业推荐,因此专业推荐领域的发展,多是国内学者推进,国内现有的专业
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高考专业推荐（College Entrance Examination Major Recommendation,MR）是帮助学生快速,准确了解自身对专业喜爱度的一种辅助机制,辅助学生选择报考的专业.在我国,高考关系到一个学生未来的职业发展,始终是一个备受关注的热点,因此高考专业推荐具有广泛的应用前景.由于国情不同,国外学者很少涉及专业推荐,因此专业推荐领域的发展,多是国内学者推进,国内现有的专业推荐算法主要基于协同滤波、模糊聚类等传统推荐算法,其中基于协同滤波的推荐算法表现最好,它是通过学生对专业的评分数据来匹配兴趣相似的学生,根据兴趣相似学生的选择进行专业推荐,但学生的评分无法涉及到所有专业,因此较多专业没有相应的评分数据,会造成数据稀疏,与此同时如果学生样本数量较少,无法匹配兴趣相似的学生,将造成数据冷启动,针对上述问题,本文结合时下流行的图卷积网络提出基于图神经网络的高考专业推荐算法.主要工作如下:1.建立了首个以班级为单位的数据集,并将采集到的数据集建立为图结构.克服了以学生为个体的传统调查问卷形式,本文选择以班级为单位的创新性在于,将学生的班级背景,学生社交关系等进行融合,通过添加朋友对专业的评分来缓解数据稀疏和数据冷启动问题.2.首次提出应用图神经网络模型解决高考专业推荐问题.由于兴趣的影响是相互的,每个学生的特征不是孤立的,因此应该考虑学生与朋友的社交互动,而图结构恰好可以把周围节点的信息聚合到当前节点中,通过融合学生评价以及周围朋友的信息,更加完整地提取学生兴趣和专业特征.3.验证了图神经网络模型的有效性,通过与基于专业的协同滤波个性化推荐算法相比较,MAE评价指标降低了10%,RMSE相比降低了21%,通过对模型进行消融试验,验证了模型框架的合理性.
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