本文關(guān)鍵詞：教學(xué)資源個(gè)性化推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)

  更多相關(guān)文章： 推薦系統(tǒng) 教學(xué)輔助系統(tǒng) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 協(xié)同過濾

【摘要】：隨著信息技術(shù)的飛速發(fā)展,互聯(lián)網(wǎng)已經(jīng)成了信息共享的平臺(tái),各行各業(yè)都開始利用互聯(lián)網(wǎng)來加速自身的信息化進(jìn)程,來滿足對(duì)信息的獲取和分享的需求。然而伴隨而來的就是信息爆炸的問題,在互聯(lián)網(wǎng)上分享的資源太多,用戶很難從互聯(lián)網(wǎng)海量的信息中找到自己需要的信息或者用戶對(duì)自己需求的信息不是很明確。于是搜索引擎和推薦引擎出現(xiàn)了,前者幫助用戶搜索到需要的信息,后者能根據(jù)用戶的口味和偏好把資源推薦給用戶。但是大多數(shù)情況下用戶很難表達(dá)自己的需求,因此一個(gè)能很好的懂得用戶需求信息的推薦系統(tǒng)是很有必要的。 在教育教學(xué)中,信息化的進(jìn)程也在快速發(fā)展,教學(xué)輔助系統(tǒng)已經(jīng)被采用到很多的教學(xué)實(shí)踐當(dāng)中。教學(xué)輔助系統(tǒng)可以作為教學(xué)的一部分,幫助老師更好的把教學(xué)內(nèi)容分享給同學(xué),同學(xué)則可以通過此系統(tǒng)更好的跟老師和其他同學(xué)溝通和分享獲取資源,因此教學(xué)輔助系統(tǒng)可以看作是課上教學(xué)的補(bǔ)充,學(xué)生可以在課下根據(jù)自己需求自主學(xué)習(xí)。當(dāng)教學(xué)輔助系統(tǒng)中分享的資源越來越多時(shí),一個(gè)有效的個(gè)性化推薦系統(tǒng)就很有必要了。 本論文設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn)了一個(gè)針對(duì)教學(xué)輔助系統(tǒng)的個(gè)性化推薦系統(tǒng),此推薦系統(tǒng)根據(jù)用戶的瀏覽記錄、瀏覽習(xí)慣和偏好,把用戶可能感興趣的教學(xué)資源推薦給用戶。本推薦系統(tǒng)應(yīng)用了一個(gè)基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的混合推薦模型,包含四個(gè)模塊,分別是基于內(nèi)容推薦模塊、基于項(xiàng)目協(xié)同過濾推薦模塊、基于用戶協(xié)同過濾推薦模塊和基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)推薦模塊,其中前三個(gè)模塊的輸出作為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊輸入,而且神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模塊會(huì)記錄每個(gè)用戶的偏好習(xí)慣,從而對(duì)用戶進(jìn)行個(gè)化推薦。此外,本推薦模型采用兩步訓(xùn)練的方法,解決了用戶冷啟動(dòng)問題。本推薦系統(tǒng)為教學(xué)資源的個(gè)性化推薦提供了一個(gè)很好的解決方案。
【關(guān)鍵詞】：推薦系統(tǒng) 教學(xué)輔助系統(tǒng) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 協(xié)同過濾
【學(xué)位授予單位】：大連理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：TP391.3;G434
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-9
• 1 緒論9-14
• 1.1 本課題的研究背景9
• 1.2 國內(nèi)外推薦系統(tǒng)發(fā)展及分析9-12
• 1.2.1 推薦系統(tǒng)簡介9-10
• 1.2.2 國內(nèi)推薦系統(tǒng)發(fā)展及分析10-11
• 1.2.3 國外推薦系統(tǒng)發(fā)展及分析11-12
• 1.3 研究目的和意義12
• 1.4 研究內(nèi)容12-13
• 1.5 本章小結(jié)13-14
• 2 推薦技術(shù)14-21
• 2.1 概述14
• 2.2 分類14-17
• 2.2.1 基于用戶協(xié)同過濾算法15-16
• 2.2.2 基于項(xiàng)目協(xié)同過濾算法16-17
• 2.2.3 基于模型協(xié)同過濾算法17
• 2.3 相似度計(jì)算算法17-18
• 2.3.1 皮爾森相關(guān)系數(shù)17
• 2.3.2 余弦相似度17-18
• 2.3.3 矯正余弦相似度18
• 2.3.4 基于項(xiàng)目相似度與基于用戶相似度的差異18
• 2.3.5 相似度計(jì)算的不足與其改進(jìn)18
• 2.4 算法評(píng)價(jià)指標(biāo)18-19
• 2.4.1 平均絕對(duì)誤差18-19
• 2.4.2 平均準(zhǔn)確度19
• 2.4.3 P@n測度19
• 2.4.4 AUC測度19
• 2.5 協(xié)同過濾算法的優(yōu)缺點(diǎn)以及解決方法19-20
• 2.6 本章小結(jié)20-21
• 3 需求分析21-33
• 3.1 功能需求21-23
• 3.2 性能需求23
• 3.3 系統(tǒng)用例分析23-30
• 3.3.1 系統(tǒng)用例23-24
• 3.3.2 用例描述24-30
• 3.4 系統(tǒng)數(shù)據(jù)流圖30-33
• 4 系統(tǒng)設(shè)計(jì)33-53
• 4.1 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)33
• 4.2 推薦算法設(shè)計(jì)33-44
• 4.2.1 應(yīng)用場景介紹33-34
• 4.2.2 推薦算法詳細(xì)設(shè)計(jì)34-42
• 4.2.3 推薦算法數(shù)據(jù)存儲(chǔ)42
• 4.2.4 推薦算法評(píng)估42-43
• 4.2.5 推薦算法設(shè)計(jì)總結(jié)43-44
• 4.3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)44-53
• 4.3.1 實(shí)體描述44-47
• 4.3.2 E-R圖47-48
• 4.3.3 數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)48-53
• 5 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)53-65
• 5.1 資源查看模塊實(shí)現(xiàn)54-56
• 5.1.1 資源瀏覽子模塊實(shí)現(xiàn)54-55
• 5.1.2 查看分類下資源子模塊實(shí)現(xiàn)55-56
• 5.1.3 關(guān)鍵字檢索資源子模塊實(shí)現(xiàn)56
• 5.2 傳下載模塊實(shí)現(xiàn)56-58
• 5.2.1 資源上傳子模塊實(shí)現(xiàn)56-57
• 5.2.2 資源審核子模塊實(shí)現(xiàn)57
• 5.2.3 資源下載子模塊實(shí)現(xiàn)57-58
• 5.3 打分評(píng)論模塊實(shí)現(xiàn)58
• 5.3.1 資源打分子模塊實(shí)現(xiàn)58
• 5.3.2 資源評(píng)論子模塊實(shí)現(xiàn)58
• 5.4 資源管理模塊實(shí)現(xiàn)58-59
• 5.4.1 資源編輯子模塊實(shí)現(xiàn)58-59
• 5.4.2 資源刪除子模塊實(shí)現(xiàn)59
• 5.5 分類管理模塊實(shí)現(xiàn)59-61
• 5.5.1 分類添加子模塊設(shè)計(jì)59-60
• 5.5.2 分類編輯子模塊實(shí)現(xiàn)60
• 5.5.3 分類刪除子模塊實(shí)現(xiàn)60-61
• 5.6 消息提醒模塊實(shí)現(xiàn)61-62
• 5.6.1 消息生成子模塊實(shí)現(xiàn)61-62
• 5.6.2 顯示消息子模塊實(shí)現(xiàn)62
• 5.7 推薦模塊實(shí)現(xiàn)62-63
• 5.7.1 教學(xué)資源首頁推薦子模塊實(shí)現(xiàn)62
• 5.7.2 教學(xué)資源詳細(xì)頁推薦子模塊實(shí)現(xiàn)62-63
• 5.8 系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)代碼介紹63-65
• 5.8.1 首頁推薦訓(xùn)練數(shù)據(jù)收集模塊63-64
• 5.8.2 首頁推薦模型訓(xùn)練64-65
• 6 模型評(píng)估65-68
• 6.1 評(píng)估實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)65-66
• 6.2 評(píng)估結(jié)果與分析66-68
• 結(jié)論68-69
• 參考文獻(xiàn)69-71
• 附錄A 部分代碼示例71-73
• 致謝73-74

【共引文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 黎星星;Building a better recommender system in E-commerce[J];Journal of Chongqing University;2003年01期

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3 侯治平;;用戶行為模式下電子商務(wù)網(wǎng)站個(gè)性化推薦研究[J];電腦與信息技術(shù);2011年04期

4 谷鈺;薛國明;;基于ACM在線評(píng)測推薦系統(tǒng)模型研究[J];電腦知識(shí)與技術(shù);2011年07期

5 劉兆興;張寧;李季明;;基于協(xié)同過濾和網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)的個(gè)性化推薦算法[J];復(fù)雜系統(tǒng)與復(fù)雜性科學(xué);2011年02期

6 劉平峰;聶規(guī)劃;陳冬林;;電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中推薦策略的自適應(yīng)性[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2007年04期

7 劉平峰;聶規(guī)劃;陳冬林;;基于知識(shí)的電子商務(wù)智能推薦系統(tǒng)平臺(tái)設(shè)計(jì)[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2007年19期

8 王進(jìn);;一種使用DSmTrust信任模型的推薦系統(tǒng)[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2011年13期

9 陳劍;張冬梅;陳釗;;林產(chǎn)品貿(mào)易信息推送梯級(jí)過濾技術(shù)[J];計(jì)算機(jī)工程與應(yīng)用;2012年14期

10 任磊;;基于增量學(xué)習(xí)的混合推薦算法[J];計(jì)算機(jī)應(yīng)用;2010年05期

中國重要會(huì)議論文全文數(shù)據(jù)庫 前2條

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中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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2 陳偉;基于時(shí)序文本挖掘的新聞內(nèi)容理解與推薦技術(shù)研究[D];浙江大學(xué);2010年

3 王宏宇;商務(wù)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

4 余小高;電子商務(wù)環(huán)境中分布式數(shù)據(jù)挖掘的研究[D];武漢理工大學(xué);2007年

5 劉平峰;基于知識(shí)網(wǎng)格的電子商務(wù)智能推薦理論方法研究[D];武漢理工大學(xué);2006年

6 劉康苗;自適應(yīng)網(wǎng)絡(luò)信息獲取服務(wù)技術(shù)研究[D];浙江大學(xué);2008年

7 史e，

本文編號(hào)：962818