12、True - Ed Select：精准的高校推荐框架

True - Ed Select：精准的高校推荐框架

在选择大学或学院时，面对成千上万的选择，学生们往往会感到无所适从。而True - Ed Select框架则为解决这一难题提供了有效的途径，它采用四层方法，综合考虑用户的目标和愿望，能够将搜索范围从数千所高校大幅缩小至前20名的列表，尤其适用于医学院校的申请者。

1. 框架概述

True - Ed Select框架主要分为四个层次：
1. 用户交互层 ：提取影响用户决策的常见大学属性偏好，包括五个客观属性和一个主观属性。
2. 机器学习层 ：利用内容过滤（CBF）和卷积深度语义相似性模型（CDSSM）两种机器学习技术，分别处理客观和主观属性。
3. 整合层 ：打破具有相似CBF分数的机构之间的平局，通过CDSSM分数对CBF分数进行加权，得到True - Ed Select（TES）分数。
4. 推荐层 ：提供一个用户友好的界面，展示最符合用户兴趣的前15 - 20所大学的精选列表。

2. 相关工作

在构建高校推荐系统方面，已有不少研究。但这些研究大多存在一定的局限性：
|研究团队|研究内容|局限性|
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|Sharma等|开发为本科生提供研究生层次大学推荐的网络架构|未解决信息检索中字符串表示的语义复杂性问题|
|Nikhil等|对深度结构相似性模型应用卷积来解决语义结构问题|未包含影响用户决策的相关客观属性|
|Rutko