大类招生环境下信息推荐算法在学生专业选择中的应用研究文献综述

随着高等教育改革的不断深入，大类招生作为一种新型人才培养模式在高校得到越来越广泛的应用。

然而，大类招生也为学生的专业选择带来了新的挑战，如何帮助学生在有限的信息和时间内做出最优的选择成为亟待解决的问题。

信息推荐算法作为一种高效的信息过滤和个性化推荐工具，为解决这一问题提供了新的思路。

本文首先阐述了大类招生和信息推荐算法的相关概念，并分析了大类招生背景下学生专业选择面临的困境，进而探讨了信息推荐算法应用于学生专业选择的必要性和可行性。

其次，本文对信息推荐算法在学生专业选择中的应用研究现状进行了梳理和总结，归纳了现有的主要研究方法，并分析了各自的优缺点。

最后，本文对未来的研究方向进行了展望，探讨了信息推荐算法在学生专业选择中应用的改进方向和发展趋势。

关键词：大类招生；专业选择；信息推荐算法；个性化推荐；研究综述

近年来，为了适应社会经济发展对人才需求的变化，我国高校招生制度进行了一系列改革，其中大类招生作为高校人才培养模式改革的重要举措之一，旨在打破专业壁垒，促进学科交叉融合，培养学生的综合素质和创新能力。

所谓大类招生，是指高校将相同或相近学科门类的专业合并为一个招生大类，学生入学后经过一段时间的通识教育和专业基础学习，再根据自身的兴趣爱好、能力特长以及社会需求等因素选择具体的专业进行深入学习。

信息推荐算法是计算机科学领域中一个重要的研究方向，其目的是根据用户的历史行为、兴趣偏好等信息，向用户推荐其可能感兴趣的内容或服务，帮助用户快速找到所需信息，提高用户体验。