基于協(xié)同過濾的個性化推薦的教學(xué)網(wǎng)站的實現(xiàn).pdf

1、隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及通信技術(shù)的飛速發(fā)展，目前很多的企業(yè)以及學(xué)校都開設(shè)了自己的教學(xué)網(wǎng)站。但是目前的教學(xué)網(wǎng)站存在一個明顯的不足，不能根據(jù)學(xué)生的不同需求情況以及喜好給學(xué)生在學(xué)習(xí)過程中做出個性化的推薦，本文將通過研究協(xié)同過濾算法將協(xié)同過濾算法與教學(xué)網(wǎng)站相結(jié)合設(shè)計一個具有個性化推薦教學(xué)網(wǎng)站，以期讓學(xué)生在學(xué)習(xí)課程的時候能得到個性化的推薦。學(xué)生感受到“一對一”的服務(wù)。提高學(xué)生學(xué)習(xí)的滿意度。
　　本文首先對教學(xué)傳統(tǒng)的教學(xué)網(wǎng)站的國內(nèi)外發(fā)展現(xiàn)狀進(jìn)行了概述

2、。然后介紹了推薦系統(tǒng)的一些相關(guān)的理論，對推薦系統(tǒng)做了一個概述以及介紹了推薦系統(tǒng)所采用的各種技術(shù)還有我們在將來研究推薦系統(tǒng)的時候所要重點研究的方面。
　　其次，本文詳細(xì)的介紹了協(xié)同過濾算法，協(xié)同過濾算法包括兩類分別是基于用戶的以及基于項目的協(xié)同過濾算法，并對兩種算法如何尋找鄰居集，如何計算相似度，如何做出推薦做了詳細(xì)的介紹。
　　再次，本文重點以及創(chuàng)新點是通過對協(xié)同過濾算法的缺點以及不足的描述做出了針對用戶評分寬松不一以及冷啟

3、動的問題的新的解決方法。第一針對用戶評分寬松不一問題提出了一種基于用戶潛在偏好的協(xié)同過濾算法，并且詳細(xì)介紹了此種算法尋找鄰居集，計算相似度以及做出推薦的過程。并通過數(shù)據(jù)集進(jìn)行了驗證。得到了比較理想的實驗結(jié)果。第二針對新用戶新項目的數(shù)據(jù)稀疏所造成的冷啟動問題使用了信息熵的方法解決了協(xié)同過濾算法中由于新用戶新項目的數(shù)據(jù)稀疏導(dǎo)致的冷啟動問題。
　　本文在研究的基礎(chǔ)上設(shè)計了基于協(xié)同過濾個性化推薦系統(tǒng)的模型，并依據(jù)模型做出了能夠進(jìn)行個性化推