基于用戶可信賴度的MOOC個性化推薦的研究與應(yīng)用.pdf

1、MOOC，作為當(dāng)下最受關(guān)注的在線學(xué)習(xí)方式之一，近幾年的發(fā)展非常迅速。國內(nèi)外涌現(xiàn)出大量的MOOC平臺，很多的研究者也將自己的目光投入到MOOC領(lǐng)域，他們對MOOC的特征、參與MOOC的用戶群、MOOC的發(fā)展前景等方面進(jìn)行了深入研究。研究者發(fā)現(xiàn)MOOC具有開放性、多樣性、自主性等特征；在MOOC的用戶中，年輕用戶占大多數(shù)；參與MOOC學(xué)習(xí)的用戶各自帶有不同的學(xué)習(xí)目的，收獲也不同?，F(xiàn)階段，MOOC正處于高速增長期，前景被廣泛看好，有的研究者甚

2、至認(rèn)為MOOC將統(tǒng)治未來的在線教育。
　　MOOC自2012年開始吸引人們的巨大關(guān)注，但就發(fā)展階段而言，其本身的發(fā)展應(yīng)該還處于探索階段。MOOC具有獨(dú)特的優(yōu)勢的同時，也還有很多不足之處。本文的工作主要是解決如何對MOOC進(jìn)行評價和個性化推薦，主要工作如下：
　　第一：MOOC評價機(jī)制
　　本文研究發(fā)現(xiàn)，MOOC用戶數(shù)量非常多，需求旺盛，但當(dāng)下很多人都忽視了對MOOC的評價機(jī)制討論，大部分MOOC平臺都沒有為用戶提供評價

3、課程的方式，用戶不了解課程的質(zhì)量。所以，本文在MOOC領(lǐng)域引入一種評分機(jī)制，收集用戶評分?jǐn)?shù)據(jù)，展現(xiàn)用戶觀點(diǎn)，反映課程質(zhì)量。
　　第二：MOOC個性化推薦
　　結(jié)合用戶的評分?jǐn)?shù)據(jù)，文本采用了改進(jìn)的協(xié)同過濾算法，即基于用戶可信賴度的推薦算法，將收集的用戶的評分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行分析，找出相似用戶并將用戶最可能感興趣的課程推薦給用戶。
　　第三：構(gòu)建了一個集學(xué)習(xí)、評分、推薦于一體的原型驗(yàn)證系統(tǒng)
　　本文收集了部分MOOC資源，構(gòu)