社区矫正是我国一项重要制度,对优化刑罚资源配置、提升教育改造质量大有裨益。社区矫正工作能否取得良好成效很大程度上取决于社区矫正工作人员制定的矫正方案是否合理。随着社区矫正工作在全国的推广普及,社区服刑人员数量大幅增加,同时因为社区矫正制度的日趋完善,采集到的社区服刑人员信息也愈发丰富,这都使得矫正工作人员制定矫正方案变得更加困难。目前矫正方案的制定完全依赖于人工对社区服刑人员的信息进行综合分析,需要花费大量的时间和精力,但现阶段司法所配备的矫正工作人员有限,可能因工作任务繁重,不能深入了解社区服刑人员的情况,导致制定的矫正方案流于形式,实施效果较差。另一方面,矫正方案的制定严重依赖矫正工作人员自身的经验,存在较强的主观性,可能因矫正工作人员理论及实践经验的不足,导致制定的矫正方案千篇一律,缺乏针对性。针对上述问题,本文提出了一种个性化社区矫正方案推荐方法,所做的主要工作如下:首先提出了一种基于文本相似度和关联规则的矫正方案推荐方法。通过对社区矫正典型案例进行分析,将其内容分为两部分。第一部分基本情况信息属于短文本,利用基于信息熵和逆文档频率加权的Word2Vec进行向量化表示。第二部分犯罪情况及生活环境信息属于长文本,经过特定文本预处理后使用Doc2Vec建模。根据两部分内容对整体信息的贡献度不同,提出基于权重分配的相似性度量方法,分别计算两部分内容的相似度并赋予不同的权重。之后基于协同过滤思想将相似度最高的社区服刑人员所接受的矫正方案作为推荐方案。通过对矫正方案进行分析,发现其中有些矫正措施经常一起出现,存在着一定的关联关系,提出了一种由频繁项集挖掘关联规则的方法,通过分析矫正措施之间协同出现的规律,挖掘出有价值的关联规则,对已有的推荐结果进行补充。其次提出了一种社区服刑人员危险性评估方法。针对再犯罪数据集涉及敏感信息多、特征多等实际问题,对数据集进行了预处理和特征选择。为了解决再犯罪数据集的不平衡问题,先利用SMOTE算法进行过采样,再引入数据清洗技术Tomek links删除噪声点,之后基于XGBoost算法建立危险性评估模型。根据评估结果,对危险性较高的社区服刑人员补充更为严格的监督管理相关矫正措施。最后在上述研究的基础上,通过对社区矫正工作的实际需求进行分析,设计并实现了社区矫正方案推荐系统。该系统能够为指定社区服刑人员推荐矫正方案,并支持矫正工作人员对给出的方案进行审核和修改。