基于教育資源的推薦系統(tǒng)研究與實現(xiàn).pdf

1、隨著信息技術在教育領域的深入應用，數(shù)字化教育已成為現(xiàn)代教育的重要組成部分。各種教育資源平臺的出現(xiàn)滿足了人們對教育資源日益增長的需求，同時，也改變了人們獲取教育資源的方式。然而，大數(shù)據(jù)時代的到來，教育資源的數(shù)量飛速增長，造成了“信息超載”問題。人們不得不花大量的時間和精力去查找、選擇最適合自己的教育資源，嚴重地降低了學習效率和資源利用率。為此，解決用戶在使用教育資源平臺時面對海量資源選擇難的問題具有重要的意義。
　　本文基于上述背景

2、，通過分析了教育資源的特點，研究了推薦系統(tǒng)的通用架構以及涉及的相關理論和技術，在借鑒當前研究成果的基礎上，設計并實現(xiàn)了一個基于教育資源的推薦系統(tǒng)。該系統(tǒng)采用了四層的架構體系，自上而下依次為用戶UI層、推薦層、離線層和數(shù)據(jù)層。用戶UI層負責用戶與系統(tǒng)之間的交互；推薦層實現(xiàn)了資源的個性化推薦；離線層主要功能是計算和分析數(shù)據(jù)；存儲層提供數(shù)據(jù)預處理和存儲。其中，本文重點是推薦層的相關推薦算法和功能的設計與實現(xiàn)，相關主要工作如下：
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3、在算法方面，深入研究了關聯(lián)規(guī)則算法和協(xié)同過濾算法的原理，分析了它們的不足之處，并對此進行了改進和優(yōu)化。本文在Eclat算法基礎上對其頻繁項集的生成效率進行優(yōu)化。此外，還將基于用戶的協(xié)同過濾和項目的協(xié)同過濾進行組合，并加入了稀疏度、物品特征屬性、用戶對物品屬性偏好等因子，提升了預測評分的準確度。
　　2、在功能方面，將上述兩個改進算法應用到各個推薦功能當中去，設計并實現(xiàn)了下載推薦、評分推薦、個性化檢索和郵箱推送功能。
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