一个基于学习者访问聚类的远程教育智能推荐系统

发布时间：2019-01-10 14:56

【摘要】：本文提出了一个基于学习者访问聚类的远程教育智能推荐系统。系统使用基于代理的系统结构,由离线的数据预处理和基于学习者访问的URL聚类以及在线推荐引擎两部分组成。进一步,研究提出了一个基于学习者浏览兴趣的推荐规则集生成算法框架,在学习者浏览兴趣度量时综合考虑了学习者浏览时间和对页面的访问次数。最后,研究设计了一个基于推荐规则集和站点URL路径长度的URL推荐算法。与使用基于关联规则或基于学习者事务的推荐系统相比,该系统在推荐准确性上有较大的提高。
[Abstract]:This paper presents an intelligent recommendation system for distance education based on learner access clustering. The system is composed of two parts: offline data preprocessing, URL clustering based on learner access and online recommendation engine. Furthermore, an algorithm framework for generating recommendation rule sets based on learners' browsing interest is proposed, which takes into account the learners' browsing time and the number of page visits when measuring learners' browsing interest. Finally, a URL recommendation algorithm based on recommendation rule set and site URL path length is designed. Compared with the recommendation system based on association rules or learner transaction, the recommendation accuracy of this system is improved greatly.
【作者单位】： 深圳广播电视大学信息与工程技术系;
【分类号】：G40-057

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