本文關鍵詞：基于智能個性化推薦的中小學教育資源原型系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)

  更多相關文章： 個性化推薦 中小學 協(xié)同過濾 內(nèi)容推薦 冷啟動

【摘要】：隨著互聯(lián)網(wǎng)行業(yè)的迅猛發(fā)展,數(shù)以億計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資源的信息空間中,能迅速的幫助廣大中小學學生和教師找到自己感興趣的教育資源,節(jié)省廣大中小學師生的學習時間十分必要。個性化推薦技術目前廣泛的應用在電子商務領域,在教育教學領域特別是中小學基礎教育階段的應用較少。本文的研究問題和主要工作如下:(1)推薦系統(tǒng)啟動初期效率質(zhì)量不高。目前個性化推薦技術中系統(tǒng)啟動初期推薦質(zhì)量低,存在系統(tǒng)冷啟動的問題,其中系統(tǒng)冷啟動包括用戶冷啟動和資源冷啟動問題。(2)新用戶冷啟動推薦的問題。個性化推薦算法在推薦系統(tǒng)中處于最重要的核心地位,個性化教育資源的推薦主要依賴于師生的個人信息,搜索記錄,日志跟蹤和瀏覽點擊反饋等記錄,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,向中小學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,所以無法對其進行資源推薦。在新用戶注冊時,設置用戶可以選擇屬于興趣標簽的功能,然后系統(tǒng)根據(jù)用戶的興趣標簽再進行相關資源推薦。(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性化推薦算法中優(yōu)勢明顯,但是應用在教育資源推薦時該算法時也存在著問題。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的需求。在內(nèi)容推薦和協(xié)同過濾推薦算法的基礎上,提出了混合推薦算法,改進并提高了傳統(tǒng)的推薦算法的效率。最后,將改進后的混合推薦系統(tǒng)與傳統(tǒng)推薦系統(tǒng)形成對比試驗,進而證明了改進之后的混合推薦算法在智能個性化中小學教育資源推薦系統(tǒng)中更有優(yōu)勢。
【學位授予單位】：中央民族大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2017
【分類號】：TP391.3;G434

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本文編號：1264656