發(fā)布時間：2021-07-04 02:55

　　音樂教學與其它教學工作相比,具有獨特性。因此其管理系統(tǒng)也與多數(shù)教學管理系統(tǒng)存在一定的差異。隨著移動互聯(lián)網(wǎng)技術的發(fā)展,音樂教學APP越來越受到師生的青睞。K均值聚類算法是常見的課程關聯(lián)性推薦算法。但是在實踐中,本文發(fā)現(xiàn)原創(chuàng)音樂教學關聯(lián)課程推薦存在以下兩方面的問題:一是聚類初始點K值的選取往往是隨機抽取的。有些相關音樂作品因選取的初始點差異,沒有被挖掘出來;二是音樂教學用戶最近的觀看記錄等經(jīng)驗型數(shù)據(jù)對聚類過程存在較大影響,算法容易產(chǎn)生非全局最優(yōu)解。本文結(jié)合管理員、教師、學生等三部分的功能模塊的設計,實現(xiàn)了教學內(nèi)容推薦算法的改進。音樂作品聚類與其它課程推薦的聚類算法不同的地方是,音樂作品之間的差異性大,聚類時閾值尺度明顯,適合在初始點的選取過程進行一次優(yōu)化,然后做二次遺傳算法的音樂作品的聚類優(yōu)化。本文設計和構建了一套為關聯(lián)課程推薦設計的教學內(nèi)容推薦優(yōu)化算法。算法采用遺傳算法來優(yōu)化K均值聚類過程。新算法主要有兩個作用:一是在聚類中心點的選取過程中采用遺傳算法選取,避免了K值因為隨機選取產(chǎn)生的誤差;另一方面,以個體為中心進行一次聚類,得再次遺傳算法個體適應度,從而確定聚類中心的全局最優(yōu)解。本課題... 

【文章來源】：湖南大學湖南省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：63 頁

【學位級別】：碩士

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【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：3263885