基于混合推薦技術(shù)的個性化資源推薦模型設(shè)計與實現(xiàn).pdf

1、在網(wǎng)絡(luò)技術(shù)與信息技術(shù)高度發(fā)展、普及的如今，遠程教學(xué)（下文中簡稱為E-Learning）已經(jīng)成為培養(yǎng)人才、促進科研和教育事業(yè)發(fā)展的重要途徑。然而要使網(wǎng)絡(luò)和信息技術(shù)真正為教學(xué)服務(wù)，實現(xiàn)教學(xué)過程和教學(xué)資源的優(yōu)化，就必須得到豐富教學(xué)資源的支持，所以我們發(fā)展遠程教學(xué)的先決條件就是構(gòu)建完善而充實的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)資源體系。
　　 當前多數(shù)的教學(xué)資源庫系統(tǒng)只提供教學(xué)資源上傳、查詢和下載等功能，還停留在“以物為主”的層面上，未能體現(xiàn)出“以人為本”的思想

2、，尤其突出的一個問題是當前多數(shù)的教學(xué)資源庫系統(tǒng)尚不具備個性化和智能化等特性，從而導(dǎo)致了海量教學(xué)資源與用戶個性化需求之間的矛盾，成為了“信息爆炸時代下的知識匱乏”的一個縮影。這個矛盾的長期存在，不僅大大降低了教學(xué)資源的有效利用率，也為用戶查找和使用所需教學(xué)資源造成了巨大的因難，直接阻礙了教學(xué)資源在教學(xué)中作用的發(fā)揮。
　　 本文的研究目的就是設(shè)計并實現(xiàn)一套可行的個性化資源推薦方案，提高教學(xué)資源庫系統(tǒng)的個性化與智能化，從一定程度上解決

3、用戶尋找所需教學(xué)資源困難，教學(xué)資源利用率低下的問題。
　　 本文的主要工作如下：
　　 1)針對目前教學(xué)資源服務(wù)中普遍存在的海量教學(xué)資源與用戶個性化需求之間的矛盾，論文開發(fā)并搭建了一個教學(xué)資源知識庫系統(tǒng)作為基礎(chǔ)平臺，并在其中建立了一個個性化資源推薦服務(wù)的原型模型，該模型把基于WEB的個性化信息服務(wù)引入教學(xué)資源體系，重視不同用戶間存在的差異性，追蹤、記錄用戶的個性化信息和行為，并根據(jù)其體現(xiàn)出來的用戶個性化特征對教學(xué)資源進

4、行過濾，為不同用戶推薦更符合其個性化需求的教學(xué)資源。
　　 2)分析研究了現(xiàn)有的推薦算法和推薦模型普遍存在的不足，提出了一種混合推薦技術(shù)。該推薦技術(shù)基于協(xié)同過濾算法，引入人口統(tǒng)計信息的分析技術(shù)，對系統(tǒng)使用者進行聚類，解決了新用戶推薦問題和用戶評價信息稀疏等的問題，與傳統(tǒng)推薦算法相比，顯著提高了資源推薦的精度與質(zhì)量。
　　 3)設(shè)計并實施了基于教學(xué)資源知識庫系統(tǒng)和個性化資源推薦原型模型的研究實驗，包括與傳統(tǒng)推薦算法的對