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基于協(xié)同過濾技術(shù)的學(xué)習(xí)資源個性化推薦系統(tǒng)

發(fā)布時間:2017-09-25 10:36

  本文關(guān)鍵詞:基于協(xié)同過濾技術(shù)的學(xué)習(xí)資源個性化推薦系統(tǒng)


  更多相關(guān)文章: E-learning 個性化推薦 協(xié)同過慮 聚類算法 遺傳k-means算法


【摘要】:伴隨著網(wǎng)絡(luò)上信息資源的迅速增加,人們在享受豐富的信息同時也忍受著信息過載的困擾,人們在有限的時間內(nèi)找到符合自己需要的信息資源越來越困難。國內(nèi)外的專家、學(xué)者針對信息過載的問題提出了各種各樣的解決方案,如個性化推薦在一定程度上為互聯(lián)網(wǎng)用戶緩解了尋找信息資源的煩惱。本文研究將個性化推薦技術(shù)運用在學(xué)習(xí)資源領(lǐng)域,該學(xué)習(xí)資源是指E-learning平臺學(xué)習(xí)資源。首先介紹E-learning的基本概念與特征,強調(diào)其與傳統(tǒng)學(xué)習(xí)形式是相輔相成的關(guān)系。分析個性化推薦的應(yīng)用領(lǐng)域以及描述與其相關(guān)的技術(shù)。通過學(xué)習(xí)資源個性化推薦模型直觀的展現(xiàn)系統(tǒng)中各部分功能模塊,具體描述學(xué)習(xí)資源個性化推薦系統(tǒng)中常用推薦算法,詳細(xì)介紹協(xié)同過濾推薦的推薦原理,分析協(xié)同推薦算法尋找最近鄰居、計算用戶相似性的方法和產(chǎn)生推薦的過程。針對數(shù)據(jù)稀疏和冷啟動問題造成推薦精度下降的現(xiàn)象,本文提出優(yōu)化算法其充分利用用戶的背景信息即用戶的屬性,計算用戶之間的相似性并形成最佳的鄰居集合,進(jìn)而向目標(biāo)用戶推薦與其興趣愛好相近的鄰居所評價過的學(xué)習(xí)資源。優(yōu)化算法的具體執(zhí)行內(nèi)容是將遺傳k-means算法與協(xié)同算法相結(jié)合,首先將用戶的屬性用遺傳算法可以識別的二進(jìn)制形式表示,并隨機選取初始種群用來搜索全局中最優(yōu)的種子,然后執(zhí)行k-means聚類算法進(jìn)行用戶分類,利用適應(yīng)度函數(shù)判斷所得的分類是否最優(yōu),再利用遺傳算法對用戶屬性進(jìn)行交叉、變異的操作更新更好的初始用戶屬性種子,如此重復(fù)直到產(chǎn)生最佳的鄰居分類,再執(zhí)行協(xié)同算法中的相似性計算和產(chǎn)生推薦步驟。為目標(biāo)用戶形成最佳鄰居集合,提供給目標(biāo)用戶與其興趣、愛好最為相似的其他用戶所評價過的學(xué)習(xí)資源,并通過實驗證明優(yōu)化算法對提高推薦精度的有效性。本文最后設(shè)計與實現(xiàn)ELPRS,首先設(shè)計系統(tǒng)功能模塊,詳細(xì)的闡述系統(tǒng)的功能需求,并通過ELPRS流程圖直觀的展現(xiàn)系統(tǒng)的工作流程。配置ELPRS系統(tǒng)的開發(fā)環(huán)境與設(shè)計、建立后臺數(shù)據(jù)庫,展現(xiàn)實現(xiàn)系統(tǒng)的部分源代碼文與前臺的用戶界面。
【關(guān)鍵詞】:E-learning 個性化推薦 協(xié)同過慮 聚類算法 遺傳k-means算法
【學(xué)位授予單位】:石家莊鐵道大學(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3-4
  • Abstract4-8
  • 第一章 緒論8-17
  • 1.1 研究背景及意義8-11
  • 1.1.1 E-learning的研究概述8-9
  • 1.1.2 推薦系統(tǒng)9-11
  • 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀11-14
  • 1.2.1 國外推薦系統(tǒng)的研究和發(fā)展11-13
  • 1.2.2 國內(nèi)推薦系統(tǒng)的研究和發(fā)展13-14
  • 1.3 研究目標(biāo)和內(nèi)容14-15
  • 1.4 論文組織與安排15-17
  • 第二章 相關(guān)理論概述17-23
  • 2.1 E-learning相關(guān)介紹17-19
  • 2.1.1 E-learning的特征17-19
  • 2.1.2 E-learning資源服務(wù)19
  • 2.2 個性化推薦及其相關(guān)技術(shù)19-22
  • 2.2.1 信息檢索技術(shù)20
  • 2.2.2 信息過濾技術(shù)20-21
  • 2.2.3 數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)21-22
  • 2.3 個性化推薦技術(shù)22
  • 2.4 本章小結(jié)22-23
  • 第三章 學(xué)習(xí)資源個性化推薦算法23-33
  • 3.1 學(xué)習(xí)資源個性化推薦技術(shù)23-24
  • 3.1.1 學(xué)習(xí)資源的描述23
  • 3.1.2 個性化推薦模型23-24
  • 3.2 學(xué)習(xí)資源個性化推薦系統(tǒng)相關(guān)算法24
  • 3.2.1 基于內(nèi)容的個性化推薦算法24
  • 3.2.2 關(guān)聯(lián)關(guān)系的推薦24
  • 3.3 協(xié)同過濾技術(shù)24-31
  • 3.3.1 收集并表示用戶信息25-26
  • 3.3.2 User-based協(xié)同過濾推薦算法26-29
  • 3.3.3 Item-based協(xié)同過濾推薦算法29-30
  • 3.3.4 學(xué)習(xí)資源個性化推薦用例分析30-31
  • 3.4 協(xié)同推薦算法現(xiàn)存問題31-32
  • 3.4.1 數(shù)據(jù)稀疏性問題31
  • 3.4.2 冷啟動問題31-32
  • 3.5 本章總結(jié)32-33
  • 第四章 優(yōu)化推薦算法33-45
  • 4.1 現(xiàn)有的優(yōu)化算法33-34
  • 4.2 算法優(yōu)化背景34-37
  • 4.2.1 聚類分析34-35
  • 4.2.2 遺傳算法概述35-36
  • 4.2.3 遺傳k-means算法36-37
  • 4.3 融合遺傳k-means算法的協(xié)同算法37-41
  • 4.3.1 算法的思想37
  • 4.3.2 用戶屬性信息37-38
  • 4.3.3 采用遺傳k-means聚類算法38-40
  • 4.3.4 產(chǎn)生鄰居集合40
  • 4.3.5 預(yù)測推薦40-41
  • 4.4 實驗評估41-43
  • 4.4.1 評價指標(biāo)42-43
  • 4.5 本章小結(jié)43-45
  • 第五章 學(xué)習(xí)資源個性化推薦系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)45-58
  • 5.1 系統(tǒng)概述和設(shè)計目標(biāo)45
  • 5.2 系統(tǒng)功能模塊設(shè)計45-50
  • 5.2.1 系統(tǒng)功能需求45-48
  • 5.2.2 系統(tǒng)功能架構(gòu)48-49
  • 5.2.3 開發(fā)環(huán)境49-50
  • 5.3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計50-56
  • 5.3.1 數(shù)據(jù)庫表結(jié)構(gòu)50-52
  • 5.3.2 實現(xiàn)推薦過程源代碼52-56
  • 5.4 前臺實現(xiàn)的頁面56-57
  • 5.5 本章小結(jié)57-58
  • 第六章 總結(jié)與展望58-60
  • 6.1 總結(jié)58
  • 6.2 未來研究展望58-60
  • 參考文獻(xiàn)60-64
  • 致謝64-65
  • 個人簡歷、在學(xué)期間的研究成果及發(fā)表的學(xué)術(shù)論文65

【相似文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

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5 袁紅娟;基于Blending Learning理念的研究性學(xué)習(xí)[D];山東師范大學(xué);2005年

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10 林艷;網(wǎng)絡(luò)課程中學(xué)習(xí)資源的生態(tài)化設(shè)計研究[D];浙江師范大學(xué);2013年



本文編號:916859

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