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

1、在網(wǎng)絡技術(shù)與信息技術(shù)高度發(fā)展、普及的如今，遠程教學（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)絡和信息技術(shù)真正為教學服務，實現(xiàn)教學過程和教學資源的優(yōu)化，就必須得到豐富教學資源的支持，所以我們發(fā)展遠程教學的先決條件就是構(gòu)建完善而充實的網(wǎng)絡教學資源體系。
　　 當前多數(shù)的教學資源庫系統(tǒng)只提供教學資源上傳、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)的教學資源庫系統(tǒng)尚不具備個性化和智能化等特性，從而導致了海量教學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資源的有效利用率，也為用戶查找和使用所需教學資源造成了巨大的因難，直接阻礙了教學資源在教學中作用的發(fā)揮。
　　 本文的研究目的就是設計并實現(xiàn)一套可行的個性化資源推薦方案，提高教學資源庫系統(tǒng)的個性化與智能化，從一定程度上解決

3、用戶尋找所需教學資源困難，教學資源利用率低下的問題。
　　 本文的主要工作如下：
　　 1)針對目前教學資源服務中普遍存在的海量教學資源與用戶個性化需求之間的矛盾，論文開發(fā)并搭建了一個教學資源知識庫系統(tǒng)作為基礎平臺，并在其中建立了一個個性化資源推薦服務的原型模型，該模型把基于WEB的個性化信息服務引入教學資源體系，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)設計并實施了基于教學資源知識庫系統(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