【摘要】：隨著互聯網生活方式的普及和學習方式的革新,出現了越來越多的在線學習系統(tǒng),用戶可以隨時隨地在系統(tǒng)中進行學習。在線學習系統(tǒng)在給用戶提供便捷的同時也給用戶帶來了困擾,用戶無法快速地從海量的學習資源中尋找到自己感興趣的資源。因此,本文將個性化推薦技術應用到在線學習系統(tǒng)中,幫助用戶從海量的學習資源中找到他們感興趣的資源,并推薦給他們。本文首先對所用到的關鍵技術進行分析研究。針對當前學習資源推薦算法中存在的問題,提出了融合深度學習的概率矩陣分解個性化推薦模型,通過Attention-CNN和LSTM網絡能夠更準確地獲取課程隱式特征向量和用戶隱式特征向量,提高推薦的準確性。同時,對該模型獲得的課程隱式特征向量和用戶隱式特征向量進行了聚類存儲,為課程推薦引擎的設計提供數據基礎。接著,基于聚類后的隱式特征向量和課程信息數據設計了課程推薦引擎,該引擎可以計算生成各類推薦場景的推薦候選集,包括個性化推薦候選集、相關課程推薦候選集和熱門課程推薦候選集,為系統(tǒng)的課程推薦提供數據支持。然后,根據以上模型、課程推薦引擎和具體的業(yè)務需求為在線學習系統(tǒng)設計了一個低耦合、易擴展、高可用、高性能的系統(tǒng)架構,并給出了系統(tǒng)中各類服務器模塊的設計方案。然后使用SpringBoot+SpringMVC+Mybatis+SpringCloud 框架來實現系統(tǒng)的各個模塊。最后,對在線學習系統(tǒng)進行了功能測試和性能測試。測試結果表明,系統(tǒng)在功能和性能上均達到了預期目標。
【圖文】：

進行項目推薦時，只需要根據用戶Ｂ的歷史評價項目，將用戶Ａ未評價或未接逡逑觸過的項目推薦給用戶Ａ。由此可知，，基于用戶的協同過濾推薦算法可以將用戶逡逑可能喜歡但是從來沒有接觸過的項目推薦給用戶，其推薦示意圖如圖２－１所示：逡逑７逡逑

圖２－２基于項目的協同過濾推薦算法推薦示意圖逡逑３、基于模型的協同過濾推薦算法逡逑
【學位授予單位】：北京郵電大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2019
【分類號】：TP391.3;TP181

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6 陳R汲

本文編號：2634291