[发明专利]基于个性化的导师推荐算法在审
| 申请号： | 201810515233.3 | 申请日： | 2018-05-25 |
| 公开（公告）号： | CN108829752A | 公开（公告）日： | 2018-11-16 |
| 发明（设计）人： | 陈兴国;余光耀;陈欣;蔡明雪;崔双璐 | 申请（专利权）人： | 南京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F17/30 | 分类号： | G06F17/30;G06Q50/20 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 姚姣阳 |
| 地址： | 210023 江苏省*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种基于个性化的导师推荐算法，用于协助学生选择导师，包括如下步骤：S1、提供个性化问答系统，获取学生的个性化特征向量；S2、提供导师信息数据库，获取导师的特征向量库；S3、计算学生的个性化特征向量与导师的特征向量库中导师的特征向量的匹配度；S4、按照匹配度从高到低的顺序对所述导师的特征向量库中导师的特征向量进行排序，选取排序后的所述导师的特征向量库中的前k位导师的特征向量建立推荐导师库。提供了一个选择导师的衡量标准供学生参考，增加了学生选择导师的方向性。 | ||
| 搜索关键词： | 特征向量 个性化特征 个性化 学生选择 匹配度 向量 算法 排序 信息数据库 问答系统 学生参考 学生 衡量 | ||
【主权项】：
1.一种基于个性化的导师推荐算法，用于协助学生选择导师，包括如下步骤：S1、提供个性化问答系统，获取学生的个性化特征向量；S2、提供导师信息数据库，获取导师的特征向量库；S3、计算学生的个性化特征向量与导师的特征向量库中导师的特征向量的匹配度；S4、按照匹配度从高到低的顺序对所述导师的特征向量库中导师的特征向量进行排序，选取排序后的所述导师的特征向量库中的前k位导师的特征向量建立推荐导师库；S5、将所述推荐导师库中的导师推荐给学生。
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