基于协同过滤技术的学习资源个性化推荐系统

发布时间：2017-09-25 10:36

  本文关键词：基于协同过滤技术的学习资源个性化推荐系统

  更多相关文章： E-learning 个性化推荐 协同过虑 聚类算法 遗传k-means算法

【摘要】：伴随着网络上信息资源的迅速增加,人们在享受丰富的信息同时也忍受着信息过载的困扰,人们在有限的时间内找到符合自己需要的信息资源越来越困难。国内外的专家、学者针对信息过载的问题提出了各种各样的解决方案,如个性化推荐在一定程度上为互联网用户缓解了寻找信息资源的烦恼。本文研究将个性化推荐技术运用在学习资源领域,该学习资源是指E-learning平台学习资源。首先介绍E-learning的基本概念与特征,强调其与传统学习形式是相辅相成的关系。分析个性化推荐的应用领域以及描述与其相关的技术。通过学习资源个性化推荐模型直观的展现系统中各部分功能模块,具体描述学习资源个性化推荐系统中常用推荐算法,详细介绍协同过滤推荐的推荐原理,分析协同推荐算法寻找最近邻居、计算用户相似性的方法和产生推荐的过程。针对数据稀疏和冷启动问题造成推荐精度下降的现象,本文提出优化算法其充分利用用户的背景信息即用户的属性,计算用户之间的相似性并形成最佳的邻居集合,进而向目标用户推荐与其兴趣爱好相近的邻居所评价过的学习资源。优化算法的具体执行内容是将遗传k-means算法与协同算法相结合,首先将用户的属性用遗传算法可以识别的二进制形式表示,并随机选取初始种群用来搜索全局中最优的种子,然后执行k-means聚类算法进行用户分类,利用适应度函数判断所得的分类是否最优,再利用遗传算法对用户属性进行交叉、变异的操作更新更好的初始用户属性种子,如此重复直到产生最佳的邻居分类,再执行协同算法中的相似性计算和产生推荐步骤。为目标用户形成最佳邻居集合,提供给目标用户与其兴趣、爱好最为相似的其他用户所评价过的学习资源,并通过实验证明优化算法对提高推荐精度的有效性。本文最后设计与实现ELPRS,首先设计系统功能模块,详细的阐述系统的功能需求,并通过ELPRS流程图直观的展现系统的工作流程。配置ELPRS系统的开发环境与设计、建立后台数据库,展现实现系统的部分源代码文与前台的用户界面。
【关键词】：E-learning 个性化推荐 协同过虑 聚类算法 遗传k-means算法
【学位授予单位】：石家庄铁道大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：G40-057
【目录】：

• 摘要3-4
• Abstract4-8
• 第一章 绪论8-17
• 1.1 研究背景及意义8-11
• 1.1.1 E-learning的研究概述8-9
• 1.1.2 推荐系统9-11
• 1.2 国内外研究现状11-14
• 1.2.1 国外推荐系统的研究和发展11-13
• 1.2.2 国内推荐系统的研究和发展13-14
• 1.3 研究目标和内容14-15
• 1.4 论文组织与安排15-17
• 第二章 相关理论概述17-23
• 2.1 E-learning相关介绍17-19
• 2.1.1 E-learning的特征17-19
• 2.1.2 E-learning资源服务19
• 2.2 个性化推荐及其相关技术19-22
• 2.2.1 信息检索技术20
• 2.2.2 信息过滤技术20-21
• 2.2.3 数据挖掘技术21-22
• 2.3 个性化推荐技术22
• 2.4 本章小结22-23
• 第三章 学习资源个性化推荐算法23-33
• 3.1 学习资源个性化推荐技术23-24
• 3.1.1 学习资源的描述23
• 3.1.2 个性化推荐模型23-24
• 3.2 学习资源个性化推荐系统相关算法24
• 3.2.1 基于内容的个性化推荐算法24
• 3.2.2 关联关系的推荐24
• 3.3 协同过滤技术24-31
• 3.3.1 收集并表示用户信息25-26
• 3.3.2 User-based协同过滤推荐算法26-29
• 3.3.3 Item-based协同过滤推荐算法29-30
• 3.3.4 学习资源个性化推荐用例分析30-31
• 3.4 协同推荐算法现存问题31-32
• 3.4.1 数据稀疏性问题31
• 3.4.2 冷启动问题31-32
• 3.5 本章总结32-33
• 第四章 优化推荐算法33-45
• 4.1 现有的优化算法33-34
• 4.2 算法优化背景34-37
• 4.2.1 聚类分析34-35
• 4.2.2 遗传算法概述35-36
• 4.2.3 遗传k-means算法36-37
• 4.3 融合遗传k-means算法的协同算法37-41
• 4.3.1 算法的思想37
• 4.3.2 用户属性信息37-38
• 4.3.3 采用遗传k-means聚类算法38-40
• 4.3.4 产生邻居集合40
• 4.3.5 预测推荐40-41
• 4.4 实验评估41-43
• 4.4.1 评价指标42-43
• 4.5 本章小结43-45
• 第五章 学习资源个性化推荐系统的设计与实现45-58
• 5.1 系统概述和设计目标45
• 5.2 系统功能模块设计45-50
• 5.2.1 系统功能需求45-48
• 5.2.2 系统功能架构48-49
• 5.2.3 开发环境49-50
• 5.3 数据库设计50-56
• 5.3.1 数据库表结构50-52
• 5.3.2 实现推荐过程源代码52-56
• 5.4 前台实现的页面56-57
• 5.5 本章小结57-58
• 第六章 总结与展望58-60
• 6.1 总结58
• 6.2 未来研究展望58-60
• 参考文献60-64
• 致谢64-65
• 个人简历、在学期间的研究成果及发表的学术论文65

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6 冯志阳;用管理手段应对学习[N];中国新闻出版报;2007年

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