张老师: 嗨，李同学，你最近在研究我们的实训实习管理系统吗？
李同学: 是的，张老师。我发现这个系统对于运城市的高校来说非常有用，特别是对于学生实习计划的管理。
张老师: 那你觉得我们目前的系统有哪些地方可以改进呢？
李同学: 我认为我们可以增加一个更智能的实习计划推荐系统，根据学生的兴趣和专业背景推荐合适的实习岗位。
张老师: 这是个好主意！那么我们可以使用Python编写一个简单的推荐算法。比如使用Scikit-Learn库中的协同过滤模型。
import numpy as np from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 假设我们有一个用户-实习岗位矩阵 user_job_matrix = np.array([ [1, 0, 1, 0], [0, 1, 1, 0], [1, 1, 0, 1] ]) # 计算相似度矩阵 similarity_matrix = cosine_similarity(user_job_matrix) def recommend_jobs(user_id): # 获取用户的历史实习岗位 user_history = user_job_matrix[user_id] # 找出用户没有参加过的实习岗位 not_visited = (user_history == 0) # 根据相似度矩阵计算推荐分数 scores = similarity_matrix[user_id] * not_visited # 返回分数最高的实习岗位 return np.argsort(scores)[::-1] # 测试推荐函数 print(recommend_jobs(0)) ]]>
李同学: 看起来这个算法能够有效地推荐实习岗位。不过，我们还需要考虑如何将这些推荐结果呈现给学生。
张老师: 对，我们需要一个友好的用户界面来展示推荐结果。我们可以使用React.js来构建前端界面，这样用户可以轻松地浏览和选择推荐的实习岗位。