【摘要】：協(xié)同過濾算法和二進制粒子群算法是目前學習資源推薦領域研究熱點.然而,協(xié)同過濾算法推薦的學習資源過于隨機化,不能滿足學習者進行整體知識建構(gòu)的要求.而基于二進制粒子群算法構(gòu)建的資源推薦模型,以推薦所有學習者完整的學習資源為目標,且模型數(shù)據(jù)較難預測,不符合在線智能化學習的趨勢.針對以上問題,提出了基于多維特征差異的個性化學習資源推薦算法:首先根據(jù)學習者和學習資源多維特征差異建立學習資源推薦模型,并考慮了學習偏好;其次引入?yún)f(xié)同過濾技術(shù)對模型數(shù)據(jù)進行預測;最后針對推薦模型的多目標優(yōu)化特征,將協(xié)同過濾算法和二進制粒子群算法結(jié)合,提出了對慣性權(quán)重和種群多樣性進行動態(tài)協(xié)同調(diào)整的自適應二進制粒子群算法,實現(xiàn)了個性化學習資源推薦.實驗證明,該算法具有較好的準確性,能夠滿足個性化學習資源推薦的需要.
[Abstract]:Collaborative filtering algorithm and binary particle swarm optimization (BPSO) are the research focus in the field of learning resource recommendation. However, the learning resources recommended by collaborative filtering algorithm are too randomized to meet the requirements of learners' overall knowledge construction. The resource recommendation model based on binary particle swarm optimization algorithm aims at recommending all learners' complete learning resources, and the model data is difficult to predict, which is not in line with the trend of online intelligent learning. Aiming at the above problems, a personalized learning resource recommendation algorithm based on multidimensional feature difference is proposed: firstly, the learning resource recommendation model is established according to the multi-dimensional characteristic difference of learner and learning resource, and learning preference is considered. Secondly, the collaborative filtering technology is introduced to predict the model data. Finally, the cooperative filtering algorithm and binary particle swarm optimization algorithm are combined to solve the multi-objective optimization characteristics of the recommendation model. An adaptive binary particle swarm optimization (BPSO) algorithm for dynamic coordination of inertial weight and population diversity is proposed and personalized learning resource recommendation is realized. Experiments show that the algorithm has good accuracy and can meet the needs of personalized learning resources recommendation.
【作者單位】： 浙江工業(yè)大學教育科學與技術(shù)學院;浙江工業(yè)大學計算機科學與技術(shù)學院;
【基金】：國家自然科學基金(61503340) 國家社會科學基金(16BTQ084)~~
【分類號】：TP391.3

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本文編號：2138039