本文關(guān)鍵詞：基于個(gè)性化資源推薦的學(xué)習(xí)平臺(tái)的研究與設(shè)計(jì)，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：互聯(lián)網(wǎng)的飛速發(fā)展,給人們提供了豐富的學(xué)習(xí)資源,它已成為人們獲取信息的主要途徑,也是最普遍的一種途徑。隨著網(wǎng)絡(luò)信息量的日益劇增,信息搜索技術(shù)面臨著很大的挑戰(zhàn),傳統(tǒng)的搜索技術(shù)已經(jīng)不能適應(yīng)或者滿足人們個(gè)性化的需求。人們從互聯(lián)網(wǎng)中找尋自己想要的、感興趣的網(wǎng)絡(luò)資源越來(lái)越困難,推薦技術(shù)就應(yīng)運(yùn)而生,并且發(fā)展迅速,顯示出了很強(qiáng)大的生命力。在現(xiàn)在比較流行的推薦算法中,使用最多的就是協(xié)同過(guò)濾算法,它的推薦效果相對(duì)而言是比較好的。協(xié)同過(guò)濾推薦算法可以幫助用戶發(fā)掘潛在的興趣和愛好,并給出推薦,讓用戶可以從大量的互聯(lián)網(wǎng)資源中快速的找到適合自己的、感興趣的資源,滿足用戶的個(gè)性化需求。然而,由于協(xié)同過(guò)濾算法需要憑借用戶對(duì)資源的評(píng)分來(lái)計(jì)算用戶貨資源之間的相似度,協(xié)同過(guò)濾算法一直都存在明顯的弊端,比如冷啟動(dòng)問題、數(shù)據(jù)稀疏問題。在教育領(lǐng)域中存在很多的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)平臺(tái),包含豐富的學(xué)習(xí)資源,但是它們沒有注重學(xué)習(xí)者的個(gè)性化需求,給學(xué)習(xí)者呈現(xiàn)的都是同樣的內(nèi)容。本文將個(gè)性化推薦技術(shù)應(yīng)用到教育領(lǐng)域,幫助學(xué)習(xí)者從繁多的學(xué)習(xí)資源中找到他們所感興趣的資源,并推送給他們學(xué)習(xí)。本論文的主要工作分為以下幾個(gè)部分:通過(guò)對(duì)常見的個(gè)性化推薦系統(tǒng)進(jìn)行比較后,選擇了使用最廣泛的協(xié)同過(guò)濾推薦算法,為了彌補(bǔ)協(xié)同過(guò)濾算法的不足,提出了改進(jìn)方案:將基于內(nèi)容的推薦和基于協(xié)同過(guò)濾的推薦組合成混合推薦算法,和傳統(tǒng)的協(xié)同過(guò)濾算法相比,效果有了一定的提高;使用社會(huì)化標(biāo)簽系統(tǒng)標(biāo)注學(xué)習(xí)資源,建立學(xué)習(xí)資源模型,進(jìn)而計(jì)算出資源間的相似度,有效的彌補(bǔ)了數(shù)據(jù)稀疏問題;采集用戶基本信息數(shù)據(jù),對(duì)于學(xué)習(xí)者的隱性數(shù)據(jù),將學(xué)習(xí)者不同的學(xué)習(xí)行為設(shè)定不同的評(píng)分,表示學(xué)習(xí)者對(duì)資源的不同的喜好,建立學(xué)習(xí)者模型;在對(duì)該學(xué)習(xí)平臺(tái)的各個(gè)模塊進(jìn)行詳細(xì)設(shè)計(jì)后,詳細(xì)敘述了本平臺(tái)系統(tǒng)的具體實(shí)現(xiàn),并對(duì)前臺(tái)模塊和后臺(tái)模塊進(jìn)行了一定的測(cè)試。
【關(guān)鍵詞】：協(xié)同過(guò)濾 個(gè)性化推薦 學(xué)習(xí)平臺(tái) 教學(xué)資源
【學(xué)位授予單位】：西南科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號(hào)】：G434

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

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中國(guó)碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前2條

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本文編號(hào)：279300