基于視頻案例網(wǎng)絡教研平臺的個性化推薦服務設計與實現(xiàn).pdf

1、網(wǎng)絡用戶檢索信息時經(jīng)常面臨“信息超載”、“信息迷霧”等問題，幫助用戶高效、準確地查找所需信息已經(jīng)成為一個網(wǎng)站成功的關鍵。本研究的主要目的是基于視頻案例網(wǎng)絡教研平臺，通過構建用戶興趣模型和視頻資源模型，為用戶提供個性化推薦服務，提高用戶查找教育資源的效率。
　　 首先，個性化推薦服務的核心是用戶興趣模型的建立，這由用戶信息的獲取、用戶信息的預處理、用戶興趣度的計算、用戶模型的表示四部分構成。用戶信息分為用戶顯性信息和用戶隱性信息。

2、用戶信息預處理的過程實際上是對獲取的用戶信息進行量化表示。用戶興趣度是通過跟蹤用戶行為，計算七個維度的用戶行為信息的權值之和得到的。這七個維度包括瀏覽視頻案例所在網(wǎng)頁的次數(shù)，下載視頻案例的次數(shù)，對視頻案例的觀看時間，鼠標拖動視頻案例時間進度條的次數(shù)，是否將視頻案例所在網(wǎng)頁收藏到收藏夾中，觀看視頻案例時是否將視頻窗口最大化，觀看視頻案例時是否對聲音進行調節(jié)。統(tǒng)計分析用戶興趣度，興趣度的大小表示用戶對視頻案例感興趣的程度，這樣建立起來即是用

3、戶興趣模型。
　　 其次，用戶興趣模型會隨著時間的推移而發(fā)生改變，模型更新實際上是用戶興趣度的更新。對于用戶持續(xù)關注的資源，用戶興趣度相應的增加。對于用戶先前關注但現(xiàn)在遺忘的資源，用戶興趣度相應的衰減。本文使用一個斐波那契數(shù)列構造一個用戶興趣衰減函數(shù)來反映用戶興趣的漂移。
　　 再次，依據(jù)現(xiàn)代遠程教育資源建設規(guī)范的說明來構建資源模型。根據(jù)知識點之間的銜接關系對每一個知識單元或每一個知識點對應的視頻案例資源進行統(tǒng)一編碼。<