面向教育資源個性化推薦的協(xié)同過濾算法研究.pdf

1、隨著信息技術的快速發(fā)展，教育信息化越來越受到人們的重視。在教育信息化的發(fā)展過程中，實現(xiàn)個性化學習是學習者的迫切需求。個性化推薦技術能夠幫助個性化學習，使學習者的學習效率得到顯著提高。
　　論文首先論述個性化學習的研究背景及研究現(xiàn)狀，并介紹了個性化學習的相關理論與關鍵技術。
　　其次，研究教育資源個性化推薦模型，包括用戶模型、教育資源模型和知識點模型三個方面。同時論述協(xié)同過濾算法的基本思想，并對該算法中的相似性度量方法進行了探

2、討，分別論述了該算法的兩種不同的處理方式，即基于項目和基于用戶的方式。
　　第三，針對傳統(tǒng)協(xié)同過濾算法存在矩陣稀疏性問題，如當進行相似學習者尋找時，可能會無法找到近鄰，最終導致推薦結(jié)果不準確等，設計了結(jié)合SVD的協(xié)同過濾算法，對數(shù)據(jù)矩陣進行降維后再尋找近鄰。
　　第四，論述了自主研發(fā)的移動自主學堂支撐平臺，并利用教育和教學數(shù)據(jù)進行實驗。實驗表明協(xié)同過濾算法能夠提供更加精準的預測，經(jīng)過改進后的算法比原算法的推薦效果有一定的提高