基于多特征排序模型的網(wǎng)絡課程推薦算法研究與應用.pdf

1、隨著大規(guī)模網(wǎng)絡開放課程的飛速發(fā)展，在線教育這一全新的學習形式開始被越來越多的人所接受。用戶通過互聯(lián)網(wǎng)可以學習到各種領域的知識和技能，但隨著在線課程資源數(shù)量的增加以及種類的越來越多樣化，用戶在考慮想要學習的課程時經(jīng)常會遇到選擇難題。推薦算法的引入能夠為用戶的課程學習提供建議，但由于網(wǎng)絡課程存在一些局限性，如文本信息較少、用戶行為信息不夠豐富、評價信息缺乏等，傳統(tǒng)的推薦算法無法直接應用到網(wǎng)絡課程的推薦中，需要基于網(wǎng)絡課程的獨特場景進行創(chuàng)新和

2、改進。
　　本文在對云課堂用戶數(shù)據(jù)進行了充分分析的基礎上，研究并實現(xiàn)了一種基于多特征排序模型的網(wǎng)絡課程推薦算法。該算法結合了網(wǎng)絡課程及用戶相關的多個特征，包括基于主題的用戶偏好、基于協(xié)同過濾的用戶偏好、課程熱門度、講師影響力。通過排序學習的方法對這些特征進行線性組合，計算目標用戶與網(wǎng)絡課程間的匹配程度，從而為用戶進行課程推薦。為了驗證算法的有效性，在云課堂真實數(shù)據(jù)集上進行了大量實驗，實驗證明本文算法能夠得到較好的推薦效果，與參照算