随着互联网时代的发展,物联网、大数据、云计算、人工智能和5G技术加快了以技术应用创新为特点的教育信息化2.0时代的到来。构建智慧教育、教学与管理为一体的智慧校园,已成为高校教育与管理的重要研究课题之一。高校学生社团作为“第一堂课”的重要延伸、“第二堂课”的核心载体,在高校管理教育和校园文化建设中发挥着重要作用。但据统计,目前高校学生社团的推广、管理和活动参与等仍采用传统的人工方式进行,大多数社团的推广主要依赖于社团人员发传单和深入学生中发布信息。这种形式不仅耗时耗力,而且难以满足学生参与社团和活动的个性化需求,社团和活动的推广形式单一,达到的效果不理想。本文结合高校社团活动的推广需求,在研究了个性化推荐技术的基础上,针对协同过滤算法中数据稀疏问题和基于内容的推荐算法中语义分析缺陷问题进行算法改进,设计并实现了高校学生社团活动推荐系统。本文的主要工作如下:1.针对传统的协同过滤算法存在用户和物品评分矩阵稀疏而导致推荐系统质量的问题,本文选择Jaccard相似系数作为相似性计算模型,提出了一种在Jaccard相似性度量方法上加入热度惩罚因子和共同评分项数加权的改进方法。首先通过热度惩罚因子来降低热门物品对推荐结果的影响;然后在相似度计算过程中,考虑用户在共同评分项上的评分差异对用户相似度的影响,从而获取更加准确的用户相似度矩阵,最后在MovieLens数据集上验证了改进方法的有效性。2.针对传统的基于内容的推荐算法在语义分析方面存在的缺陷,本文将基于word2vec词向量计算的物品相似度与基于TF-IDF的空间向量模型计算的物品相似度进行加权,提出基于TF-IDF和word2vec的社团推荐改进算法。该算法综合考虑了文本的词频信息和语义信息,提高了传统的基于内容的推荐算法在物品相似度计算方面的准确性。同时,利用国外最大的社团活动的真实数据集Meetup,将修正后的协同过滤算法和基于内容的推荐算分别与传统算法进行对比实验,验证本文改进的算法策略在一定程度上能缓解新用户进入系统的冷启动问题,并对数据稀疏时的推荐效果有所改善。3.在对高校社团活动操作流程进行优化的基础上,设计出高校学生社团活动推荐系统,包括详细的需求分析和设计,包括系统架构、功能结构、推荐设计和数据库设计等,实现了高校社团活动的个性化推荐系统原型,提高了高校社团的管理质量和效率,满足了学生社团管理的个性需求。