本文關(guān)鍵詞：基于智能個(gè)性化推薦的中小學(xué)教育資源原型系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)

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【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的迅猛發(fā)展,數(shù)以億計(jì)的線上教育資源也在蓬勃增長。在數(shù)據(jù)龐大繁雜的教育教學(xué)資源的信息空間中,能迅速的幫助廣大中小學(xué)學(xué)生和教師找到自己感興趣的教育資源,節(jié)省廣大中小學(xué)師生的學(xué)習(xí)時(shí)間十分必要。個(gè)性化推薦技術(shù)目前廣泛的應(yīng)用在電子商務(wù)領(lǐng)域,在教育教學(xué)領(lǐng)域特別是中小學(xué)基礎(chǔ)教育階段的應(yīng)用較少。本文的研究問題和主要工作如下:(1)推薦系統(tǒng)啟動(dòng)初期效率質(zhì)量不高。目前個(gè)性化推薦技術(shù)中系統(tǒng)啟動(dòng)初期推薦質(zhì)量低,存在系統(tǒng)冷啟動(dòng)的問題,其中系統(tǒng)冷啟動(dòng)包括用戶冷啟動(dòng)和資源冷啟動(dòng)問題。(2)新用戶冷啟動(dòng)推薦的問題。個(gè)性化推薦算法在推薦系統(tǒng)中處于最重要的核心地位,個(gè)性化教育資源的推薦主要依賴于師生的個(gè)人信息,搜索記錄,日志跟蹤和瀏覽點(diǎn)擊反饋等記錄,利用內(nèi)容推薦算法、協(xié)同過濾推薦算法、混合推薦算法等數(shù)據(jù)挖掘技術(shù),向中小學(xué)用戶推薦潛在的興趣資源。但是由于新加入系統(tǒng)的用戶沒有系統(tǒng)歷史信息,所以無法對其進(jìn)行資源推薦。在新用戶注冊時(shí),設(shè)置用戶可以選擇屬于興趣標(biāo)簽的功能,然后系統(tǒng)根據(jù)用戶的興趣標(biāo)簽再進(jìn)行相關(guān)資源推薦。(3)系統(tǒng)推薦算法的收斂慢等問題�；趨f(xié)同過濾的推薦算法在所有的個(gè)性化推薦算法中優(yōu)勢明顯,但是應(yīng)用在教育資源推薦時(shí)該算法時(shí)也存在著問題。故此在本文系統(tǒng)中要著重解決這些問題。本文研究分析了個(gè)性化教育資源推薦系統(tǒng)目前的研究背景、意義、現(xiàn)狀,針對其存在的問題提出改進(jìn)的需求。在內(nèi)容推薦和協(xié)同過濾推薦算法的基礎(chǔ)上,提出了混合推薦算法,改進(jìn)并提高了傳統(tǒng)的推薦算法的效率。最后,將改進(jìn)后的混合推薦系統(tǒng)與傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)形成對比試驗(yàn),進(jìn)而證明了改進(jìn)之后的混合推薦算法在智能個(gè)性化中小學(xué)教育資源推薦系統(tǒng)中更有優(yōu)勢。
【學(xué)位授予單位】：中央民族大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.3;G434

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6 梁莘q，

本文編號：1264656