教育信息共享系统中个性化推荐服务研究

论文摘要

随着教育信息呈指数增长,用户在拥有丰富的教育信息的同时,也面临着信息过载的困扰,因此实现个性化的教育信息服务对教育信息的共享有着迫切的要求。本文将基于项目的协同过滤推荐技术应用到教育信息共享领域。由于教育资源大多是难以用关键词描述的媒体资源,因此本文提出采用用户的评价信息作为推荐资源的依据。论文首先阐述教育资源建设的基本理论,以及目前教育资源共享存在的问题,提出了个性化的教育信息服务,并介绍了个性化推荐以及用户建模的关键技术。个性化推荐算法是个性化推荐系统的核心,论文在研究现有个性化推荐算法优缺点的基础上,设计了基于内容推荐和基于项目的协同过滤推荐相结合的教育信息个性化推荐算法,在一定程度上解决了协同过滤推荐的稀疏性问题和可扩展性问题,提高了推荐质量。论文最后设计了教育信息共享系统,及其个性化推荐模块,实践和应用教育信息个性化推荐算法,根据教育资源以及用户学习的特点,设计了用户模型和教育资源模型,实现了教育信息个性化推荐功能,为实现教育信息高效共享和个性化服务提供了新思路。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章 绪论
• 1.1 研究背景
• 1.1.1 教育信息共享
• 1.1.2 个性化推荐
• 1.2 个性化推荐技术的研究现状
• 1.2.1 国外研究现状
• 1.2.2 国内研究现状
• 1.3 研究意义和主要研究内容
• 1.3.1 研究意义
• 1.3.2 主要研究内容
• 1.4 论文结构
• 第二章 教育信息个性化推荐技术
• 2.1 教育信息服务
• 2.1.1 教育信息资源
• 2.1.2 教育信息资源建设
• 2.1.3 个性化教育信息服务
• 2.2 个性化推荐技术
• 2.2.1 信息检索与信息过滤
• 2.2.2 推荐技术
• 2.3 用户建模技术
• 2.3.1 用户兴趣的获取
• 2.3.2 用户兴趣的表示
• 2.3.3 模型的更新
• 2.4 小结
• 第三章 个性化推荐算法的分析与设计
• 3.1 基于规则的推荐
• 3.2 基于内容的推荐
• 3.3 协同过滤推荐
• 3.3.1 协同过滤推荐概览
• 3.3.2 基于用户的协同过滤
• 3.3.3 基于项目的协同过滤
• 3.3.4 基于模型的协同过滤
• 3.4 教育信息个性化推荐算法
• 3.4.1 算法的思路和设计
• 3.4.2 基于内容推荐的用户兴趣度
• 3.4.3 应用基于项目的协同过滤产生推荐
• 3.4.4 算法分析
• 3.5 小结
• 第四章 教育信息推荐模块的设计和实现
• 4.1 教育信息推荐模块的构建
• 4.1.1 教育信息共享系统的整体框架
• 4.1.2 协同过滤推荐系统的流程
• 4.1.3 推荐模块的功能结构
• 4.2 学习者兴趣建模
• 4.2.1 学习者兴趣的获取
• 4.2.2 学习者兴趣的表示
• 4.2.3 学习者兴趣的动态调整
• 4.3 教育信息资源建模
• 4.3.1 教育信息资源的描述
• 4.3.2 教育信息资源的表示
• 4.4 组合基于内容推荐和协同过滤推荐产生推荐
• 4.4.1 生成用户一项目评价矩阵
• 4.4.2 产生推荐
• 4.5 个性化推荐评价
• 4.6 小结
• 第五章 总结与展望
• 5.1 总结
• 5.2 展望
• 致谢
• 参考文献
• 读研期间研究成果