本文關(guān)鍵詞：基于組合協(xié)同過濾模型的移動情景學(xué)習(xí)資源推薦研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：當(dāng)今社會是計算機網(wǎng)絡(luò)廣泛普及的社會,人們處于一個不管是在工作中還是在生活中都離不開網(wǎng)絡(luò)的時代。而傳統(tǒng)教學(xué)也在原有的面對面的教學(xué)模式中有了新的突破和發(fā)展。面對面的課堂教學(xué)模式具有成本低、易管理的優(yōu)勢,仍然是目前國內(nèi)外教學(xué)采用的主要模式。但在終身學(xué)習(xí)理念普及的當(dāng)代社會,課堂面對面的教學(xué)模式很難滿足學(xué)習(xí)者對于學(xué)習(xí)時間、學(xué)習(xí)地點多樣性的需求。因此,在課堂教學(xué)模式的基礎(chǔ)上發(fā)展了遠程網(wǎng)絡(luò)教育、移動教育等多種教學(xué)模式,而教育教學(xué)資源呈現(xiàn)出來的數(shù)字化、網(wǎng)絡(luò)化特點,使得這些教學(xué)資源越來越受到廣大用戶的關(guān)注。在大量學(xué)習(xí)資源產(chǎn)生的同時,學(xué)習(xí)者也更容易遭受到信息過載的困擾。因此,如何更快速地為學(xué)習(xí)者推薦其所需要的學(xué)習(xí)資源,已成為在新型教學(xué)模式中亟待研究和解決的問題。本文在查看了許多有關(guān)推薦技術(shù)和移動情景學(xué)習(xí)文獻等資料后,評述國內(nèi)外的資源推薦技術(shù)及相關(guān)的學(xué)習(xí)理論。根據(jù)移動情景學(xué)習(xí)下的用戶興趣模型和學(xué)習(xí)資源模型對移動情景學(xué)習(xí)資源推薦過程進行建模,使用組合推薦算法對移動情景學(xué)習(xí)資料進行推薦,并對其進行分析。接著,根據(jù)學(xué)習(xí)資源的特點,采用用戶-類別作為計算用戶相似性的方法,較好地改善了推薦過程中的數(shù)據(jù)稀疏問題。并在移動情景學(xué)習(xí)平臺中進行實驗。在用戶對學(xué)習(xí)資源評分的真實數(shù)據(jù)支持下,分別對隨機的學(xué)習(xí)資源推薦、基于用戶協(xié)同過濾的學(xué)習(xí)資源推薦、基于項目協(xié)同過濾的學(xué)習(xí)資源推薦以及組合協(xié)同過濾的學(xué)習(xí)資源推薦進行用戶評分對比,最后,通過絕對平均偏差值來衡量基于用戶協(xié)同過濾推薦、基于項目協(xié)同過濾推薦以及組合協(xié)同過濾推薦進行的學(xué)習(xí)資源推薦的準確性。本研究中的實驗將設(shè)計在覆蓋了無線網(wǎng)絡(luò)的實驗室中進行,實驗者統(tǒng)一使用安裝了Android系統(tǒng)的智能手機。為了排除網(wǎng)絡(luò)因素對本研究中學(xué)習(xí)資源推薦準確性的干擾,實驗中所使用的Android智能手機都使用3G無線網(wǎng)絡(luò)。實驗?zāi)繕藶樵谟脩魹g覽完所感興趣的學(xué)習(xí)資源之后系統(tǒng)繼續(xù)推薦相似或相關(guān)的學(xué)習(xí)資源給平臺用戶,實驗過程中產(chǎn)生的數(shù)據(jù)將被記錄下來,通過對真實實驗數(shù)據(jù)的分析,可以得出以下結(jié)論：①采用組合推薦策略得到的學(xué)習(xí)資源得到的用戶評分最高,基于用戶和基于項目的協(xié)同過濾推薦的學(xué)習(xí)資源的用戶評分也相對較高,而隨機推薦給用戶的學(xué)習(xí)資源用戶評分參差不齊,且經(jīng)過推薦算法推薦學(xué)習(xí)資源的用戶評分明顯高于隨機推薦的學(xué)習(xí)資源用戶評分。②在用戶對三種協(xié)同過濾進行學(xué)習(xí)資源推薦的評分中,組合協(xié)同過濾推薦的學(xué)習(xí)資源不僅預(yù)測評分和實際評分非常接近,且總體評分較高。這說明使用組合推薦算法進行移動情景學(xué)習(xí)資源推薦得到的效果良好,用戶能獲得較高滿意度的學(xué)習(xí)資源推薦服務(wù)。③與傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法相比,組合推薦算法具有更好的可擴展性,更為準確。通過用戶對學(xué)習(xí)資源的興趣分析,本研究將用戶對某一項資源的評價轉(zhuǎn)換為用戶對某一類別資源的評價,以內(nèi)容類別作為單位使得協(xié)同過濾推薦中的可擴展性得到一定程度的改善。
【關(guān)鍵詞】：組合協(xié)同過濾推薦 移動學(xué)習(xí) 學(xué)習(xí)資源
【學(xué)位授予單位】：江西財經(jīng)大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：G40-057
【目錄】：

• 摘要7-9
• Abstract9-11
• 1 緒論11-16
• 1.1 研究背景11
• 1.2 研究目的與意義11-12
• 1.3 國內(nèi)外研究綜述12-15
• 1.3.1 國外研究綜述12-13
• 1.3.2 國內(nèi)研究綜述13-14
• 1.3.3 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀評述14-15
• 1.4 研究方法15
• 1.5 論文的章節(jié)安排15-16
• 2 相關(guān)理論基礎(chǔ)16-23
• 2.1 推薦技術(shù)相關(guān)理論16-18
• 2.2 移動學(xué)習(xí)相關(guān)理論18-19
• 2.2.1 遠程教育18
• 2.2.2 移動情景學(xué)習(xí)18-19
• 2.3 協(xié)同過濾推薦算法19-23
• 2.3.1 基于用戶協(xié)同過濾推薦算法19-22
• 2.3.2 基于項目協(xié)同過濾推薦算法22-23
• 3 移動情景學(xué)習(xí)資源推薦23-37
• 3.1 移動情景學(xué)習(xí)平臺介紹23-24
• 3.2 學(xué)習(xí)資源推薦模型24-34
• 3.2.1 用戶興趣建模24-27
• 3.2.2 學(xué)習(xí)資源建模27-28
• 3.2.3 組合推薦算法模型28-34
• 3.3 基于平均絕對偏差的推薦效果評價34-35
• 3.4 移動情景下的學(xué)習(xí)資源推薦過程35-37
• 4 移動情景下的學(xué)習(xí)資源推薦實證37-51
• 4.1 實施環(huán)境37-40
• 4.2 計算機實現(xiàn)40-43
• 4.3 實驗過程43-51
• 4.3.1 實驗設(shè)計43-45
• 4.3.2 數(shù)據(jù)集選擇45-46
• 4.3.3 實驗內(nèi)容46-47
• 4.3.4 實驗結(jié)果47-51
• 5 結(jié)論51-53
• 5.1 總結(jié)51
• 5.2 展望51-53
• 參考文獻53-57
• 致謝57

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  本文關(guān)鍵詞：基于組合協(xié)同過濾模型的移動情景學(xué)習(xí)資源推薦研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號：255254