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# System prepended metadata

title: 推薦系統組 12/06為止進度

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# 推薦系統組 12/06為止進度
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[GitHub](https://github.com/k0sutokiri/recommend-system)
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## 資料處理
由於目前手上沒有用戶評分等可得知喜好的資料，所以目前採用**物-物推薦**。
將課程依不同特徵，如上課方式、評分方式等作為標籤來計算課程之間的相似度。
目前的特徵有:
- 出席率
- 作業占比
- 考試占比
- 有無分組(有-10/沒有-0)
- 口頭報告占比

(利用教學計劃表與Dcard上的評論來評分)

![](https://i.imgur.com/l1OY4L3.png)


將上表載入再處理<br>
![](https://i.imgur.com/5LX8T6c.png)

![](https://i.imgur.com/98bkfmw.png)

![](https://i.imgur.com/YPXCXIs.png)

## 推薦課程
輸入課程後會得出以下結果，即前十相似的課程
<![](https://i.imgur.com/VOxFNFz.png)<br><br>
輸入學生喜好評分可得出前十推薦的課程
![](https://i.imgur.com/PrDj4x6.png)

                                            
這個結果目前預想是會用在，當使用者點進一個課程頁面時，旁邊會跳出幾項相似的課程。<br>
## 之後預計的方向
- 讓新用戶第一次使用時，先填問卷，由問卷結果去與課程計算相似度來推薦。
- 考慮時效性，如不同年級的學生偏好上課方式的傾向。
- 繼續找相關論文，找尋適用於此系統當方法。
- 找尋更精確的資料分析方式