基于协同过滤算法的安规考核系统试题推荐方法研究

发布时间：2021-07-02 09:37

　　电厂的安全生产问题一直是电力生产的重中之重,电厂愈发的重视其自身的安全规范,越来越重视对员工进行安全培训。基于B/S结构的安规培训管理系统采用服务器-浏览器的模式实现了电厂在线完成安规考核和学习任务,有效地提高了电厂人员的学习效率。但随着题库题量不断地扩充,手动检索出适合用户练习的题目将花费大量时间,本文所提出的推荐系统就是在安规考核系统中加入试题推荐功能,系统可以根据用户每个人对知识的掌握情况推荐适合其练习的题目,提高学习的效率。本文主要完成了以下内容:1.研究了基于用户的协同过滤算法和基于物品的协同过滤算法,比较两者在不同推荐系统中的应用情况,比较其优缺点。结合安规考核系统的实际情况采用基于物品的协同过滤算法实现本课题的研究,根据需求在数据库中设计用于保存用户-物品评分矩阵和物品-物品相似度矩阵的数据表。2.学习中文分词技术,收集题库中的题目,去除文本中的标点符号进行数据预处理。测试并比较了Stanford、Snown Lp、结巴分词等几个常用的中文分词工具,最终选用了结巴分词器进行分词。3.统计部分用户的错题信息生成用户-物品评分矩阵并保存到数据库中;对每道题目进行中文分词,比较... 

【文章来源】：华北电力大学河北省 211工程院校 教育部直属院校

【文章页数】：51 页

【学位级别】：硕士

【部分图文】：

Apriori原理图

图 2-2 推荐示例图上图中 A，B，C，D 表示 4 个用户，a，b，c，d 表示 4 件物品，对号用户喜欢的物品。根据比较可以知道A用户和C用户喜欢的物品最为相我们可以认为 A,C 用户的品味喜好一样。可以把 C 用户喜欢的而 A 用的物品 c 推荐给 A 用户。该算法的流程图如下所示：开始输入邻近个数K计算用户之间的相似性

习实战》、《统计学习方法》、《人工智能》这三本书，，书店里有《机器学习》、《悲惨世界》、《过程控制》》这本书和他之前读的书很相近，所以将该书推荐给他，该书。品的协同过滤算法主要有两步：据用户的历史行为对物品进行打分量化，计算物品之间的品的协同过滤算法最为复杂的就是物品相似度的计算[42式如下所示，公式中 表示物品 i 和 j 的相似程度，N(i，N（j）表示喜欢物品 j 的人数。 =| ( ) ( )|√| ( ) N(j)|据物品的相似度和用户的历史行为生成目标用户的推荐列户对物品的评分矩阵 物品相似矩阵，最终取推荐列表的图示为例讲解推荐过程，假如通过计算得到的物品相似度

【参考文献】：
期刊论文
[1]基于门店位置的协同过滤推荐算法[J]. 刘波.  电脑知识与技术. 2018(33)
[2]如何提高火电厂集控运行人员事故处理能力[J]. 黄才进.  品牌研究. 2018(06)
[3]火电厂集控运行过程中存在的问题及对策[J]. 王健.  品牌研究. 2018(06)
[4]效力优化的代码评审者推荐模型[J]. 张小鹏,赵逢禹,刘亚.  小型微型计算机系统. 2018(11)
[5]多属性协同过滤推荐在物流配送服务平台的应用[J]. 李建贵,孙咏,高岑,刘璐.  计算机系统应用. 2018(11)
[6]基于混合策略的中文短文本相似度计算[J]. 宋冬云,郑瑾,张祖平.  计算机工程与应用. 2018(12)
[7]结合词性的短文本相似度算法及其在文本分类中的应用[J]. 黄贤英,李沁东,刘英涛.  电讯技术. 2017(01)
[8]基于SQL Server的中文分词系统设计及应用[J]. 张昭楠,马亚蕾.  电子设计工程. 2016(17)
[9]一种基于词典的中文分词改进算法[J]. 郑木刚,刘木林,沈昱明.  软件导刊. 2016(03)
[10]基于词频统计的文本关键词提取方法[J]. 罗燕,赵书良,李晓超,韩玉辉,丁亚飞.  计算机应用. 2016(03)

博士论文
[1]个性化推荐技术中的协同过滤算法研究[D]. 夏培勇.中国海洋大学 2011
[2]协同过滤系统的稀疏性与冷启动问题研究[D]. 孙小华.浙江大学 2005



本文编号：3260222