分类视角下认知诊断测验项目区分度指标及应用

在认知诊断中还没有指标能在无作答数据情况下直接评价项目的属性分类准确率或属性判准率。项目水平上的属性分类准确率,与项目属性向量、项目参数、先验分布和作答反应等有关。综合各个影响因素定义了项目水平上的属性期望分类准确率指标,并将其用于组卷。模拟研究显示:新指标可十分准确地评价项目的属性判准率,新指标对于项目筛选十分重要;以模式分类准确率为评价指标,基于新指标的组卷方法与经典的组卷方法表现相当。

融合项目属性和用户兴趣迁移的协同过滤算法

协同过滤算法作为各种商业推荐技术最常使用的方法之一。然而,由于数据的稀疏性和用户的评分存在单一的相似性,低精度相似度度量降低了推荐系统的性能。针对上述问题,提出了一种协同过滤改进方法。方法基于项目的分类属性,以用户的兴趣度量用户的相似度,量化用户的兴趣所发生的动态迁移,构建新的相似度量模型。Movielens测试结果表明,提出的算法缓解了数据稀疏性,优化了最近邻的选取,与传统算法相比有着更高的推荐精度。