發(fā)布時(shí)間：2020-11-02 06:53

　　 隨著互聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的飛速發(fā)展和信息資源的指數(shù)級(jí)增長,在線教育資源愈加豐富,但同時(shí)也為學(xué)習(xí)者個(gè)性化選擇帶來困難。如何根據(jù)學(xué)習(xí)者的需求從海量的資源中精準(zhǔn)定位相關(guān)資源,并為之提供個(gè)性化的在線教育服務(wù),這成為專家、學(xué)者共同關(guān)注的問題。本文對(duì)協(xié)同過濾推薦算法提出改進(jìn),在傳統(tǒng)算法的基礎(chǔ)上采用雙屬性評(píng)分矩陣進(jìn)行屬性劃分并使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行評(píng)分預(yù)測,以填補(bǔ)評(píng)分矩陣,解決傳統(tǒng)算法因“冷啟動(dòng)”、評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)過于稀疏所造成的推薦質(zhì)量下降的問題,并采用公開數(shù)據(jù)集證明了改進(jìn)算法的有效性。最后利用改進(jìn)算法為在線學(xué)習(xí)平臺(tái)的學(xué)習(xí)者推薦學(xué)習(xí)資源,并在遠(yuǎn)程教育學(xué)習(xí)平臺(tái)上設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了一個(gè)學(xué)習(xí)資源推薦系統(tǒng)。論文的主要工作如下:1、對(duì)國內(nèi)外在線教育學(xué)習(xí)資源和推薦系統(tǒng)的研究現(xiàn)狀進(jìn)行了闡述,表明了對(duì)學(xué)習(xí)者進(jìn)行學(xué)習(xí)資源推薦的實(shí)際研究意義和應(yīng)用價(jià)值。2、對(duì)推薦系統(tǒng)的發(fā)展歷史進(jìn)行了綜述,介紹了推薦系統(tǒng)的概念、常用的實(shí)驗(yàn)方法、測評(píng)指標(biāo)等內(nèi)容,并對(duì)推薦算法及不同算法之間的差異進(jìn)行了詳細(xì)論述。最后總結(jié)了學(xué)習(xí)資源的組織形式、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等相關(guān)概念。3、提出一種基于雙屬性評(píng)分矩陣及神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同推薦算法。通過用戶信息以及項(xiàng)目屬性特征,建立用戶屬性-項(xiàng)目屬性評(píng)分矩陣及用戶屬性偏好模型,使用BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對(duì)偏好模型進(jìn)行訓(xùn)練,對(duì)已知屬性未評(píng)分的項(xiàng)目進(jìn)行評(píng)分預(yù)測,緩解評(píng)分矩陣過于稀疏的問題。在新用戶/新項(xiàng)目初次進(jìn)入系統(tǒng)時(shí),獲取其特征值,并依次與雙屬性評(píng)分矩陣進(jìn)行匹配,選取匹配度較高的項(xiàng)目/用戶進(jìn)行推薦,解決“冷啟動(dòng)”問題。實(shí)驗(yàn)表明,本文所提的改進(jìn)算法可有效緩解評(píng)分矩陣的稀疏性問題,提高推薦算法的質(zhì)量,并在“冷啟動(dòng)”情況下,也提供了有效數(shù)目的推薦。4、將改進(jìn)算法應(yīng)用于在線教育中學(xué)習(xí)資源的獲取,包括對(duì)學(xué)習(xí)資源的標(biāo)準(zhǔn)化處理、學(xué)習(xí)者信息及顯隱式評(píng)分信息的采集、學(xué)習(xí)者興趣偏好模型的訓(xùn)練等。最后采用學(xué)習(xí)平臺(tái)歷史數(shù)據(jù)驗(yàn)證改進(jìn)算法在學(xué)習(xí)資源推薦中的有效性和正確性。5、構(gòu)建基于在線教育的學(xué)習(xí)資源推薦系統(tǒng),并對(duì)系統(tǒng)各模塊進(jìn)行設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),對(duì)開發(fā)平臺(tái)及工具進(jìn)行描述,對(duì)實(shí)際開發(fā)效果進(jìn)行軟件測試。通過推薦系統(tǒng)模塊間的整合,為學(xué)習(xí)者提供較好的個(gè)性化資源推薦服務(wù),提高了學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效率,完善其學(xué)習(xí)體驗(yàn),為今后進(jìn)一步的研究和應(yīng)用奠定基礎(chǔ)。
【學(xué)位單位】：西安電子科技大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位年份】：2018
【中圖分類】：TP391.3;G434
【部分圖文】：

1 研究背景和意義隨著互聯(lián)網(wǎng)與信息技術(shù)的不斷發(fā)展、智能終端的普及、4G 網(wǎng)絡(luò)和無線網(wǎng)絡(luò)覆蓋使得人們的生活、工作都發(fā)生了巨大的變化。人們以網(wǎng)絡(luò)為介質(zhì)，遠(yuǎn)程資源的學(xué)習(xí)方式也在不斷發(fā)展，學(xué)習(xí)者可通過網(wǎng)絡(luò)課件或其他學(xué)習(xí)資源進(jìn)行受時(shí)間和空間的限制。E-Learning 即數(shù)字化學(xué)習(xí)，主要是指以多媒體資源與信息技術(shù)為核心，通過成跨時(shí)空、跨地域的教與學(xué)的教育形式。學(xué)習(xí)者可在 E-Learning 平臺(tái)完成課、提問、作業(yè)上傳、資源下載等；教師可通過上傳學(xué)習(xí)資源、錄制音視頻、答疑等完成教學(xué)任務(wù)。我國遠(yuǎn)程教育從 1998 年發(fā)展至今，先后經(jīng)歷了函授、電子遠(yuǎn)程、交互式媒體、互動(dòng)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)模式等階段，近幾年科學(xué)技術(shù)的進(jìn)戶規(guī)模也得到快速增長[1]。根據(jù) CNNIC 在 2017 年 6 月發(fā)布的《中國互聯(lián)網(wǎng)況統(tǒng)計(jì)報(bào)告》顯示[2]，我國在線教育的用戶規(guī)模已達(dá) 1.44 億，市場規(guī)模也在，已達(dá) 1916.7 億元。隨著越來越多的用戶選擇在線學(xué)習(xí)，在線教育的市場有進(jìn)一步的發(fā)展，預(yù)計(jì) 2018 年將達(dá)到 2321.2 億元，如圖 1.1 所示。

圖1.2 M-P 神經(jīng)元模型神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展至今，在信號(hào)處理、模式識(shí)別與人工智能等多個(gè)領(lǐng)域都取得了究[24]。3 研究內(nèi)容本論文以西安電子科技大學(xué)網(wǎng)絡(luò)與繼續(xù)教育學(xué)院的學(xué)生為主要研究對(duì)象，對(duì)歷史評(píng)價(jià)及學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析，對(duì)在線教育平臺(tái)的學(xué)習(xí)資源進(jìn)行標(biāo)模，最后為學(xué)生進(jìn)行個(gè)性化的學(xué)習(xí)資源推薦，主要研究工作如下：1、首先對(duì)本文的研究背景進(jìn)行了介紹，明確了學(xué)習(xí)資源個(gè)性化推薦對(duì)提高習(xí)效率的意義，然后對(duì)國內(nèi)外關(guān)于學(xué)習(xí)資源、推薦技術(shù)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究現(xiàn)狀理論做了簡要介紹。2、在分析現(xiàn)有學(xué)習(xí)平臺(tái)推薦方法的優(yōu)缺點(diǎn)之上，提出了基于雙屬性評(píng)分矩經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的協(xié)同推薦算法，對(duì)解決傳統(tǒng)推薦算法因評(píng)分?jǐn)?shù)據(jù)過于稀疏、“冷啟動(dòng)

學(xué)習(xí)元構(gòu)成元素
【參考文獻(xiàn)】

相關(guān)期刊論文 前10條

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相關(guān)博士學(xué)位論文 前2條

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本文編號(hào)：2866718