基于协同过滤的农业平台学习资源个性化推荐方法探究

由于传统方法未对不同用户之间的行为数据进行考虑,导致资源推荐满意度较低。为解决这一问题,提出基于协同过滤的农业平台学习资源个性化推荐方法研究。研究先引入影响值参数——Inf来表示不同关联用户之间影响关系的大小;然后,对时序评论和回复行为数据进行融合,构建农业平台用户资源兴趣矩阵;最后,以此为基础,采用协同过滤方式实现资源推荐。经过测试后,发现所提方法具有良好的推荐效果,可以有效保障用户对推荐资源的满意度。

基于大数据和协同过滤技术的个性化教学平台的研究应用

协同过滤技术属于推荐算法,能够实现对不同用户资源的个性化推荐。我国在推进教学改革过程中,强调教学资源共享和个性化推荐,实现教学平台打造。本文将大数据技术、协同过滤技术,应用到个性化教学平台建设中,阐述系统基本功能、架构,使用个性推荐算法,实现个性化资源的推广和应用。该平台既可实现资源的共享,又能展示个性化资源,以满足实践教学的基本需求,改善教学资源不平衡的情况。研究结果表明,该平台功能强大、性能良好,可基于用户推荐不同资源,辅助开展个性化教学活动。

基于协同过滤技术的学习资源个性化推荐研究

e-learning的调查发现,e-learning支持系统中学习资源推荐主要有Top-N和关键词检索两种方式,都无法向学习者个性化地推荐学习资源。受电子商务研究领域中相关研究成果启发,我们尝试将协同过滤推荐技术引入学习资源的个性化推荐研究中。通过综述学习资源个性化推荐中三种常用的推荐技术,介绍了协同过滤推荐技术的工作原理、实现方法及存在问题。在此基础上,提出了一个优化的基于协同过滤技术的学习资源个性化推荐系统的理论模型,重点讨论了模型的结构、隐式评分机制和算法的实现,并讨论了个性化学习资源推荐模型中的三个关键技术。以启发e-learning研究人员从不同的层面和角度探索协同过滤技术在e-learning中的应用,提高学习资源个性化推荐的精度和效率。

探索深度学习技术在个性化学习资源推荐中的应用

本文主要对深度学习在个性化学习资源推荐中的基础进行探讨,其中包括协同过滤与深度学习的结合以及基于内容的推荐与深度学习的整合。分析了深度学习技术在个性化学习资源推荐中如模型的学习能力与泛化能力、处理复杂关系与多模态信息的能力以及实时性与动态性的适应性中的优势,通过深入探讨了深度学习技术在个性化学习资源推荐中的应用,包括推荐系统的个性化建模、内容表示学习以及时序建模和动态推荐。通过这些应用,深度学习技术为个性化学习资源推荐提供了强大的工具和方法,为教育领域的个性化学习提供了更为有效和精准的支持。

基于协同过滤的学习资源推荐算法

为了全面分析用户兴趣数据,提升用户对推荐结果的满意度,提出一种基于协同过滤的学习资源推荐算法。分别将课程偏好、知识范围度以及教师偏好作为特征参数,结合用户的历史行为数据,对其进行全面提取。根据提取结果,以特征参数为基础,为学习资源构建属性标签,通过计算标签与用户兴趣特征的相似度,确定最终的推荐结果。测试结果表明,用户对设计算法推荐的图书资源、视频资源以及线上课程资源学习程度均高于对照组,也对资源推荐结果表现了较高的满意度。

协同过滤技术在学习资源个性化推荐中的应用研究

e—learning已经成为一种趋势，调查发现当前e—learning平台中普遍使用的Top=N和关键词检索等资源获取方式均不能做到个性化地推荐学习资源。受电子商务研究领域中相关研究成果启发。笔者尝试将协同过滤推荐技术引入到学习资源个性化推荐的研究中。本文在详细介绍协同过滤推荐技术的基础上，提出将协同过滤技术应用于企业e-learning中的思想，并以浙江省中小企业信息化平台项目中的知识库模块为载体，阐述学习资源个性化推荐系统的设计理念和实现过程，对存在的问题进行了剖析，最后对本研究作了总结和展望。本文将对协同过滤技术在企业e-learning中应用的研究起到抛砖引玉的作用，将启发更多的研究人员从不同的层面和角度探索协同过滤技术在e-learning中的应用，推动相关研究的发展。

基于协同过滤技术的学习资源个性化推荐研究

当前通过调研e-learning发现,e-learning当前的系统应用到学习资源的推荐的活动中只是有Top-N和关键词两种搜索方法,不能向学习者个性的推荐学习资源。借鉴当前电子商务研究领域的许多的研究的结果,我们可以把协同过滤推荐技术应用到学习资源的个性化推荐过程中。我们分析学习资源个性化推荐的经常用的三种推荐的技术,分析出协同过滤推荐技术的工作原理、方法和出现的问题。本文,通过介绍一个优化理论模型,更好的协同过滤技术的学习资源的个性化推荐,注重探讨模型的构成,相应的评分机制与算法的实现,而且分析个性化学习资源推荐模型里面的三种重要的技术。希望可以使e-learning相关的人员在搜索过程中对协同过滤技术进行有效利用,从而使学习资源个性化推荐的效率得到提升。

融合学习者社交网络的协同过滤学习资源推荐

传统的协同过滤推荐算法存在冷启动和数据稀疏的问题,使得新学习者因历史学习行为记录稀疏或缺失而无法获得较准确的个性化学习资源推荐。鉴于此,文章提出将学习者社交网络信息与传统协同过滤相融合的方法,计算新学习者与好友之间的信任度,借助新学习者好友对学习资源的评分数据,来预测新学习者对学习资源的评分值,以填补新学习者在学习者—学习资源评分矩阵中的缺失,实现对新学习者的个性化学习资源推荐。实证研究结果表明,该方法在一定程度上能够解决传统协同过滤方法的冷启动和数据稀疏问题,提高个性化学习资源推荐的准确率。

融入学习者模型在线学习资源协同过滤推荐方法

在线教育存在"信息迷航"问题,而传统的信息推荐方法往往忽视教育的主体—学习者的特征。本文依据教育教学理论,根据在线教育平台中的学习者相关数据,研究构建了适用于在线学习资源个性化推荐的学习者模型。以协同过滤推荐方法为切入点,融合学习者模型中的静态特征和动态特征对协同过滤方法进行改进,建立融入学习者模型的在线学习资源协同过滤推荐方法。以2020年3~7月时间段的东北石油大学"C程序设计"课程学生的真实学习数据和行为数据为数据集,对本文提出的方法进行验证和对比,最后证明本文提出的方法在性能上均优于对比方法。

基于改进型协同过滤的网络学习资源推荐算法

面对网络学习资源的信息过载问题,如何根据用户的偏好推荐其感兴趣的学习资源是网络教育智能化的关键应用.协同过滤推荐算法无需构建资源的特征描述,经常应用于形式多样的网络学习资源推荐,但传统协同过滤推荐算法具有评分矩阵稀疏和冷启动问题.针对这两个问题,提出基于改进型协同过滤的网络学习资源个性化推荐算法.该算法首先将用户对资源的学习行为转化成用户对资源的评分,缓解评分阵稀疏问题;其次引入用户初始化标签改进用户的相似度计算,解决新用户的冷启动问题;最后采用均方根误差(RMSE)进行推荐算法预测准确度衡量.实验结果表明,该改进算法提升了个性化资源推荐效果.

基于协同过滤算法的学习资源推荐模型研究

传统的推荐算法由于存在数据稀疏性和冷启动问题,导致在线学习平台在资源推荐上不能满足学习用户的个性化需求。为此,构建一个基于协同过滤算法的学习资源推荐模型,在推荐过程中融入学习用户的属性特征信息,进行学习资源个性化推荐。首先,在给出学习资源推荐模型的基础上分别构建了学习用户模型和资源模型;其次,在构建学习用户-学习资源评分矩阵的基础上采用基于修正的余弦相似度的改进算法结合学习用户的行为信息进行相似度计算和预测评分;最后,将学习用户模型和学习资源模型的特征信息融入推荐过程并实现学习资源的个性化推荐。通过对模型测试和实验的MAE值比对分析,基于协同过滤算法的学习资源推荐模型在推荐精度和个性化方面均优于传统的推荐算法模型。

基于深度学习的网络资源优先协同过滤推荐

为帮助用户快速、准确地获取所需的网络资源为目的,提出基于深度学习的网络资源优先协同过滤推荐方法。首先分析推荐过程的组成架构,将其划分为信息处理、用户建模、推荐算法等多个功能模块。然后通过共现关系分别描述网络资源与用户之间的关联性,从而建立资源-用户特征矢量模型,获取表示全面特征的目标函数。将能够反映丰富物理量的张量引入到神经网络中,合并一阶张量与二阶张量,得出神经网络的输出信号,再采用反向传播算法对神经网络做深度学习,获得输出层、隐含层与输入层误差。计算整体损失函数的偏导数,直到损失函数收敛,结束学习过程,从而生成优先协同过滤推荐结果。仿真结果证明,上述方法可以更有效的获取资源与用户特征,可为用户推荐合适的网络资源。

协同过滤技术在高校图书馆学术资源个性化推荐服务中的应用研究

个性化信息服务是未来图书馆信息服务的发展方向。在分析已有的个性化信息服务应用系统基础上,构建了基于协同过滤技术的高校图书馆学术资源个性化推荐系统理论模型,通过对用户信息的表示与获取、邻集的形成及推荐信息的产生等方面介绍了推荐系统的实现。协同过滤技术的应用能够提高高校图书馆学术资源个性化推荐服务的精度和效率。

基于协调过滤技术的高校学习资源个性推荐系统实证研究

针对高校学习资源信息过剩而无法向学习者进行个性推荐资源的问题,并鉴于电子商务个性化推荐模型研究的启示,文章尝试应用某高校学生2014年的借阅学习资源数据,应用协同过滤技术构建学习资源个性化推荐系统模型,并根据实证结果,对读者进行学习资源推荐,从而提高学习资源搜索和借阅效率.

协作学习中基于协同过滤的学习资源推荐研究

符合学习者特征的学习资源对于提高协作学习效率具有重要的影响。但是传统的学习资源推荐,没有充分考虑学习者、学习资源的特征和高效的推荐算法。针对上述问题,提出了基于协同过滤的学习资源推荐算法,根据学习者学习特征、学习资源特征和学习者对学习资源历史评价信息,采用协同过滤推荐算法,实现学习资源推荐。首先,通过学习者特征和学习资源的评分,寻找相似学习者并计算学习资源预测评分,然后根据该评分值和学习资源与学习者匹配度推荐学习资源,从而为学习者推荐符合自己兴趣爱好最合适的学习资源。实验结果表明该算法在个性化学习资源推荐的准确性上优于传统算法。

基于混合协同过滤的用户在线学习资源系统个性化推荐方法研究

本文阐述了基于内容的推荐算法、协同过滤推荐算法,分析这两种推荐算法的优缺点,提出一种基于这两种推荐方法的个性化推荐算法,能同时拥有协同过滤推荐算法和给予内容推荐算法的优点,又能一定程度的避免基于内容或协同过滤推荐算法各自的缺点。将本推荐算法应用到用户在线学习资源系统中,更适合在实际推荐系统中应用。

基于LDA主题模型和学习者行为特征的协同过滤个性化学习资源推荐方法

随着在线学习方式的普及,网络学习资源急剧增加,亟需为学习者提供高质量的个性化资源推荐服务。协同过滤推荐是最常用的推荐方法之一,但传统协同过滤存在数据稀疏性问题导致其难以得到大规模应用。为此,提出一种基于主题模型和学习者行为特征的协同过滤资源推荐方法。首先,利用LDA主题模型构建资源和学习者的主题向量;其次,采用线性加权的方式计算学习者相似度以寻找近邻;然后,分析学习者行为特征,完成动态兴趣建模;最后,利用近邻预测学习者感兴趣的资源。实验结果表明,所提方法能有效改善个性化学习资源推荐效果。

基于协同过滤算法的高校学习资源智能推荐平台研究

处在"互联网+"时代,人们获取信息的方式和手段也在不断进步,在线学习成为广大高校学生有效提升自身专业水平的重要方式。面对文字、图片、音视频等种类繁多、数量庞大的学习资源,筛选符合自身专业发展和个人研究兴趣的高质量学习资源成为广大用户面临的问题。将协同过滤算法融入高校学习资源平台的建设,为用户提供智能推荐服务,能够在一定程度上解决这一问题。

基于协同过滤技术的线上课程推荐研究

基于"互联网+"技术的在线学习是一种新的、有效的学习方式,有助于学习者知识技能水平的提高。然而,很多学习者难以在海量网络课程中选择自己真正需要的课程。针对该问题,本文设计了一种基于协同过滤技术的线上课程推荐系统,改进了协同过滤算法的缺陷,为学习者提供有针对性的课程推荐,促进基于"互联网+"技术的人才培养。

基于群智能的电子学习资源过滤及收敛性分析

运用基于信息素挥发因子自适应变化的蚁群算法来优化电子学习资源的组织顺序,体现群体智能在资源共享和过滤中的优势作用,并且在此基础上运用教学实例实验研究将群体智能技术应用于解决电子学习资源过滤时的收敛性问题。实验结果表明利用群体智能来组织资源可以找到和领域专家干预基本相同的解决方案,同时学生参与数不需要很多即可获得好的收敛性。