【摘要】：本文提出了一個基于學習者訪問聚類的遠程教育智能推薦系統(tǒng)。系統(tǒng)使用基于代理的系統(tǒng)結構,由離線的數(shù)據(jù)預處理和基于學習者訪問的URL聚類以及在線推薦引擎兩部分組成。進一步,研究提出了一個基于學習者瀏覽興趣的推薦規(guī)則集生成算法框架,在學習者瀏覽興趣度量時綜合考慮了學習者瀏覽時間和對頁面的訪問次數(shù)。最后,研究設計了一個基于推薦規(guī)則集和站點URL路徑長度的URL推薦算法。與使用基于關聯(lián)規(guī)則或基于學習者事務的推薦系統(tǒng)相比,該系統(tǒng)在推薦準確性上有較大的提高。
[Abstract]:This paper presents an intelligent recommendation system for distance education based on learner access clustering. The system is composed of two parts: offline data preprocessing, URL clustering based on learner access and online recommendation engine. Furthermore, an algorithm framework for generating recommendation rule sets based on learners' browsing interest is proposed, which takes into account the learners' browsing time and the number of page visits when measuring learners' browsing interest. Finally, a URL recommendation algorithm based on recommendation rule set and site URL path length is designed. Compared with the recommendation system based on association rules or learner transaction, the recommendation accuracy of this system is improved greatly.
【作者單位】： 深圳廣播電視大學信息與工程技術系;
【分類號】：G40-057

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