【摘要】：目前,個性化推薦研究不斷深入,一些重要的研究成果逐漸在實際應用中取得成效,但仍面臨興趣表達不充分、推薦效率不高等問題。鑒于此,文章綜合利用興趣圖譜、本體理論、云計算和信息推薦等技術,對學習者建模與個性化推薦方法展開研究。在深入分析用戶行為數(shù)據的基礎上,利用興趣圖譜對學習者進行建模,研究興趣圖譜的生成、演化與反饋方法,建立云環(huán)境下的個性化推薦系統(tǒng)。
[Abstract]:At present, personalized recommendation research continues to deepen, some important research results have gradually achieved results in practical application, but still face the problems of insufficient expression of interest, low efficiency of recommendation and so on. In view of this, this paper makes use of interest graph, ontology theory, cloud computing and information recommendation technology to study learner modeling and personalized recommendation methods. On the basis of in-depth analysis of user behavior data, learners are modeled by using interest maps, and the generation, evolution and feedback methods of interest maps are studied. A personalized recommendation system in cloud environment is established.
【作者單位】： 中北大學軟件學院;
【基金】：國家社會科學基金教育學青年課題“云環(huán)境下基于興趣圖譜的個性化學習資源推薦方法研究”(課題編號:CCA150161)
【分類號】：G434

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3 張鈺e，

本文編號：2443360