基于跨域推荐的高校信息推送系统研究

柳丹彤; 司艳波

doi:10.3969/j.issn.2096-6091.2024.02.003

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基于跨域推荐的高校信息推送系统研究

研究论文 | 更新时间：2025-04-02

- 基于跨域推荐的高校信息推送系统研究
- Research on Information Push System in Colleges and Universities Based on Cross-Domain Recommendation
- 新一代信息技术 2024年7卷第2期页码：13-17
- 作者机构：
  
  对外经济贸易大学网络安全和信息化处，北京 100029
- 作者简介：
  
  [ "柳丹彤（1996—），女，硕士研究生，现任职于对外经济贸易大学。研究方向：数据挖掘、推荐系统和网络建设。E-mail： liudt@uibe.edu.cn" ]
  [ "司艳波（1997—），女，硕士研究生，现任职于对外经济贸易大学。研究方向：网络安全。" ]
- 基金信息：
- DOI：10.3969/j.issn.2096-6091.2024.02.003
  中图分类号： TP311
- 纸质出版日期：2024-02-25
- 稿件说明：
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柳丹彤, 司艳波. 基于跨域推荐的高校信息推送系统研究[J]. 新一代信息技术, 2024, 7(2): 13-17

LIU Dan-tong, SI Yan-bo. Research on Information Push System in Colleges and Universities Based on Cross-domain Recommendation[J]. New Generation of Information Technology, 2024, 7(2): 13-17
柳丹彤, 司艳波. 基于跨域推荐的高校信息推送系统研究[J]. 新一代信息技术, 2024, 7(2): 13-17 DOI： 10.3969/j.issn.2096-6091.2024.02.003.

LIU Dan-tong, SI Yan-bo. Research on Information Push System in Colleges and Universities Based on Cross-domain Recommendation[J]. New Generation of Information Technology, 2024, 7(2): 13-17 DOI： 10.3969/j.issn.2096-6091.2024.02.003.

摘要

高校师生接收的信息往往来自不同部门、不同管理系统，信息来源和传播渠道多样化，在数据爆炸的时代背景下，这使得师生及时获取自己所需信息变得更加困难。因此，本文提出基于跨域推荐的高校信息推送系统，通过建立跨域推荐模型，融合来自高校各部门及其管理的各系统的信息，利用师生与信息及资源的历史交互数据，发掘师生域内及跨域的需求、习惯和兴趣偏好，主动为师生提供全面、个性化的跨域信息推送服务，有效提升推荐效果。

Abstract

The information received by faculty

staff and students in colleges and universities often comes from different departments and different management systems. The sources of information and the channels of information transmission are diversified. In the era of data explosion

it has become more difficult for faculty

staff and students to obtain the information they need in time. Therefore

an information push system in colleges and universities based on cross-domain recommendation is proposed. It establishes a cross-domain recommendation model that integrates information from various departments and their management systems within colleges and universities. Utilizing historical interaction data between faculty

staff

students

and various information and resources

the system aims to discover their intra-domain and cross-domain needs

habits

and interest preferences. It actively provides comprehensive and personalized cross-domain information push services for them

effectively enhancing the recommendation effect.

关键词

Keywords

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