典型文献
FOCoR:一种基于特征选择优化的课程推荐技术
文献摘要：
针对在线教育平台行为日志推荐模型存在的冷启动问题,设计一种融合高校选课数据的课程推荐方法FOCoR.首先,提出基于遗传算法的特征选择技术FSBGA(Feature Selection Based on Genetic Algorithm),然后再以特征选择的结果作为输入,基于梯度提升树LightGBM技术构建推荐模型来进行课程推荐.具体地,在提出的FSBGA算法中,构造结合模型损失和特征数量的适应度函数,并在高校选课数据的特征子集空间中搜索出兼顾模型损失和特征数量的最优特征子集.与基于互信息、F检验的特征选择方法相比,在FSBGA算法所选出的特征子集上训练的选课模型在AUC、F1分数、对数损失这3项指标上均优于其它特征选择算法.为了验证本文工作的有效性,将FOCoR与LightGBM、XGBoost、决策树、随机森林、逻辑回归等算法在真实数据集上进行实验和性能评估,结果表明FOCoR在F1分数上取得了最好的性能.
文献关键词：
课程推荐;冷启动;特征选择;遗传算法
中图分类号：
作者姓名：
王扬;陈梅;李晖
作者机构：
贵州大学计算机科学与技术学院,贵州 贵阳 550025
文献出处：
引用格式：
[1]王扬;陈梅;李晖-.FOCoR:一种基于特征选择优化的课程推荐技术)[J].计算机与现代化,2022(10):1-7
A类：
FOCoR,FSBGA
B类：
择优,课程推荐,在线教育平台,行为日志,推荐模型,冷启动问题,选课,推荐方法,Feature,Selection,Based,Genetic,Algorithm,再以,梯度提升树,LightGBM,技术构建,特征数,适应度函数,特征子集,优特,互信息,选择方法,特征选择算法,XGBoost,决策树,逻辑回归,真实数据,性能评估
AB值：
0.311002
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