基于机器学习的学生讲座推荐方法

本发明公开了基于机器学习的学生讲座推荐方法，方法包括数据采集、数据预处理、特征选择、聚类和个性化讲座推荐。本发明涉及推荐数据处理技术领域，具体是指基于机器学习的学生讲座推荐方法，本方案提出一种通过评估样本之间的相似性，并将部分样本数据转换为标签的特征选择方法，增强特征选择过程的灵活性和可操作性，为聚类提供更好的特征子集，从而提高聚类的性能和泛化能力；采用圆混沌映射、突变因子和替换策略改进获取聚类参数的算法，找到稳定的簇变化范围，提高聚类结果的质量。