视频学习资源个性化推荐系统的设计与实现

发布时间：2017-09-27 20:22

  本文关键词：视频学习资源个性化推荐系统的设计与实现

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【摘要】：随着开放教育事业的蓬勃发展,网络教育资源如雨后春笋般涌现；特别是在平等、共享的教育理念引领下,国内外各大高校都纷纷推出视频公开课。在国内,视频公开课以各大门户网站为平台,向所有的学习者开放。由于公开课数量不断上升,学习者在网站中寻找自己感兴趣的内容逐渐变得困难。本文通过将个性化推荐技术应用到视频公开课网站中,为网络学习者提供一个个性化、自动化、智能化的推荐系统。 本文研究了基于关联规则、基于内容、协同过滤三种常见的推荐技术的推荐原理并比较了各自的优缺点和应用领域；据此选定了协同过滤算法作为本系统的推荐技术。传统的协同过滤存在数据稀疏和冷启动的问题,本文研究的推荐系统主要运用加入用户和项目属性的协同过滤推荐技术。由于本文考虑了用户属性和视频特征属性对推荐结果的影响；改进后的算法不仅解决了冷启动问题,还在一定程度上提高了推荐结果的准确性。此外,一般基于用户的协同过滤获取用户对项目的评分都是通过显性的方式,增加了用户的负担；本文把用户观看视频的时长作为其对视频的喜爱程度的依据,以此来自动计算用户对公开课的评分,使系统更加自动化。 本文研究的基于视频公开课资源的个性化推荐系统能够根据学习者的行为特征主动发现其兴趣,为其提供感兴趣的视频公开课。这在一定程度上提高了用户对网站的忠诚度和黏着度,对视频公开课的推广起到一定的积极作用；同时对视频学习平台中个性化推荐系统的应用提供了一定的参考价值。
【关键词】：个性化学习资源 视频公开课 推荐系统 协同过滤
【学位授予单位】：华东师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：TP391.3;G434
【目录】：

• 摘要6-7
• Abstract7-9
• 目录9-11
• 图表目录11-13
• 第—章 绪论13-22
• 1.1 研究背景13-15
• 1.2 问题的提出15-16
• 1.3 研究内容和方法16-17
• 1.4 研究目的和意义17-18
• 1.5 相关概念界定18-19
• 1.6 论文组织结构19-22
• 第二章 文献综述及相关理论基础22-28
• 2.1 文献综述22-25
• 2.2 相关理论基础25-28
• 第三章 推荐算法选择及改进28-42
• 3.1 个性化推荐系统模型28-29
• 3.2 个性化推荐技术概述29-36
• 3.3 相似度算法概述36-37
• 3.4 算法改进37-42
• 第四章 系统的需求分析与概要设计42-50
• 4.1 推荐系统需求分析42-44
• 4.2 推荐系统概要设计44-50
• 第五章 个性化推荐系统的原型实现50-66
• 5.1 推荐系统开发环境介绍和配置50-53
• 5.2 推荐系统基本功能模块53-63
• 5.3 系统测试63-66
• 第六章 总结与展望66-68
• 6.1 论文总结66
• 6.2 论文创新之处66-67
• 6.3 论文不足67
• 6.4 展望67-68
• 附录68-70
• 参考文献70-73
• 致谢73

【参考文献】

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本文编号：931734