本文關(guān)鍵詞：智慧校園中基于位置服務(wù)的教育資源推薦系統(tǒng)研究

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【摘要】：在科技不斷快速發(fā)展的浪潮下,智慧校園的建設(shè)一直是教育改革的一個(gè)重點(diǎn)內(nèi)容。作為智慧校園中的一個(gè)重要組成部分,個(gè)性化推薦系統(tǒng)的存在是為了解決信息過(guò)載問題,從海量教育資源中篩選出學(xué)生感興趣的的教育資源并推薦給學(xué)生。一個(gè)好的教育資源推薦系統(tǒng)對(duì)提高學(xué)生的學(xué)習(xí)成績(jī)、培養(yǎng)學(xué)生的學(xué)習(xí)興趣、改善教育質(zhì)量有重大意義,這也是教育改革的重要目標(biāo)。傳統(tǒng)的推薦算法大多只是考慮了用戶之間或者推薦內(nèi)容之間的相似性,而沒有考慮用戶的位置信息。近年來(lái),移動(dòng)終端和無(wú)線網(wǎng)絡(luò)迅速普及,室內(nèi)定位技術(shù)日益成熟,人們幾乎能夠隨時(shí)隨地通過(guò)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行服務(wù)請(qǐng)求,這一改變對(duì)推薦系統(tǒng)產(chǎn)生了巨大影響。例如,在移動(dòng)環(huán)境中用戶可能因?yàn)樯硖幠车囟R時(shí)對(duì)某事物產(chǎn)生興趣,如何捕捉這種臨時(shí)興趣是一個(gè)亟待解決的問題。再者,在移動(dòng)環(huán)境中,用戶對(duì)推薦系統(tǒng)實(shí)時(shí)性要求更為嚴(yán)格,用戶的興趣和地點(diǎn)是相關(guān)的,用戶的位置也是變動(dòng)的,如果系統(tǒng)運(yùn)行緩慢,可能無(wú)法滿足用戶的實(shí)時(shí)需求。另外,定位技術(shù)的發(fā)展使得推薦系統(tǒng)能夠獲取到用戶的位置信息,如果能科學(xué)有效地利用這些信息,能夠大大提高推薦系統(tǒng)的性能。所以,這些技術(shù)的發(fā)展對(duì)推薦系統(tǒng)來(lái)說(shuō),既是機(jī)遇又是挑戰(zhàn)。本文主要對(duì)智慧校園中基于用戶室內(nèi)外位置信息的教育資源推薦系統(tǒng)的構(gòu)建進(jìn)行了研究與探索。首先,研究了幾種傳統(tǒng)的推薦算法,并分析了它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)；其次,對(duì)教育資源推薦系統(tǒng)的基礎(chǔ)架構(gòu)進(jìn)行了設(shè)計(jì),給出了一些參考方案；再次,結(jié)合智慧校園這一應(yīng)用場(chǎng)景的特征,提出了改進(jìn)的推薦算法,一定程度上解決了傳統(tǒng)推薦算法的冷啟動(dòng)、稀疏矩陣問題,縮短了算法的運(yùn)行時(shí)間,有更好的實(shí)時(shí)性,并能捕捉到用戶的臨時(shí)興趣；最后,在搜集的數(shù)據(jù)集和Foursquare數(shù)據(jù)集上對(duì)本文算法和傳統(tǒng)推薦算法進(jìn)行了實(shí)驗(yàn)對(duì)比分析。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,本文提出的算法在推薦效果上要優(yōu)于傳統(tǒng)推薦算法,能很好地滿足智慧校園這一應(yīng)用場(chǎng)景的需求,對(duì)某些類似場(chǎng)景下的推薦系統(tǒng)構(gòu)建也有一定指導(dǎo)意義。
【關(guān)鍵詞】：個(gè)性化推薦 智慧校園 臨時(shí)興趣 協(xié)同過(guò)濾 矩陣分解
【學(xué)位授予單位】：華東師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2016
【分類號(hào)】：TP391.3
【目錄】：

• 摘要6-7
• ABSTRACT7-15
• 第一章 緒論15-21
• 1.1 研究背景15-17
• 1.2 研究現(xiàn)狀17-18
• 1.2.1 室內(nèi)定位技術(shù)的研究現(xiàn)狀17
• 1.2.2 基于用戶位置的推薦技術(shù)研究現(xiàn)狀17-18
• 1.3 本文主要工作18-19
• 1.4 論文結(jié)構(gòu)19-21
• 第二章 傳統(tǒng)個(gè)性化推薦算法的介紹21-33
• 2.1 基于內(nèi)容的推薦21-24
• 2.2 協(xié)同過(guò)濾推薦24-30
• 2.2.1 基于內(nèi)存的協(xié)同過(guò)濾26-28
• 2.2.2 基于模型的協(xié)同過(guò)濾28-30
• 2.3 混合推薦30-31
• 2.4 本章小結(jié)31-33
• 第三章 系統(tǒng)主體框架設(shè)計(jì)33-45
• 3.1 系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)33-35
• 3.2 基于WiFi指紋的室內(nèi)定位子系統(tǒng)35-38
• 3.2.1 WiFi指紋庫(kù)建立36-37
• 3.2.2 混合KNN和貝葉斯的在線定位37-38
• 3.3 海量教育資源組織管理38-40
• 3.3.1 海量數(shù)據(jù)存儲(chǔ)38-39
• 3.3.2 教育資源的簡(jiǎn)單特征提取39-40
• 3.4 社交化推薦40-42
• 3.4.1 基于內(nèi)存的社交化推薦41
• 3.4.2 基于模型的社交化推薦41-42
• 3.5 關(guān)鍵數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)42-44
• 3.5.1 用戶歷史位置信息42-43
• 3.5.2 區(qū)域-資源訪問表43-44
• 3.6 本章小結(jié)44-45
• 第四章 改進(jìn)的基于LBS的推薦算法45-59
• 4.1 基于室內(nèi)定位的推薦45-53
• 4.1.1 算法流程46-47
• 4.1.2 室內(nèi)位置聚類47-50
• 4.1.3 近鄰用戶集的確定50-51
• 4.1.4 評(píng)分預(yù)測(cè)模塊51-53
• 4.2 基于矩陣分解的室外推薦53-58
• 4.2.1 算法流程54-55
• 4.2.2 室外位置聚類與常去位置判斷55-56
• 4.2.3 貝葉斯預(yù)測(cè)56-58
• 4.2.4 臨時(shí)興趣推薦58
• 4.3 本章小結(jié)58-59
• 第五章 實(shí)驗(yàn)與分析59-71
• 5.1 實(shí)驗(yàn)環(huán)境59-60
• 5.2 評(píng)價(jià)方法及標(biāo)準(zhǔn)60-61
• 5.2.1 交叉驗(yàn)證60
• 5.2.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)60-61
• 5.3 基于室內(nèi)定位推薦算法的實(shí)驗(yàn)及分析61-66
• 5.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集61-62
• 5.3.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)62
• 5.3.3 實(shí)驗(yàn)過(guò)程與結(jié)果分析62-66
• 5.4 基于矩陣分解的室外推薦算法實(shí)驗(yàn)及分析66-70
• 5.4.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)集及預(yù)處理66-67
• 5.4.2 實(shí)驗(yàn)設(shè)計(jì)67
• 5.4.3 實(shí)驗(yàn)過(guò)程與結(jié)果分析67-70
• 5.5 本章小結(jié)70-71
• 第六章 總結(jié)與展望71-73
• 6.1 工作總結(jié)71-72
• 6.2 未來(lái)工作展望72-73
• 參考文獻(xiàn)73-80
• 致謝80-81
• 攻讀碩士學(xué)位期間發(fā)表論文和科研情況81

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