基础教育资源网中个性化资源推荐服务研究

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1、技术与应用总第271期中国电化教育2009．8文章编号：1006—9860（2009）08—0102—04基础教育资源网中个性化资源推荐服务研究*荆永君1，李兆君21，李昕（1.沈阳师范大学教育技术学院，辽宁沈阳110034；2.辽宁省电化教育馆，辽宁沈阳110034）摘要：为了使资源网用户能够在海量资源中，准确快速地找到自己感兴趣的资源，本文提出了一种个性化资源推荐服务模型。该模型在分析资源和用户特征的基础上，讨论了资源描述与用户兴趣的建模方法及用户兴趣漂移的处理方法，设计并阐述了该服务的模型和实现方法，最后介绍了该模型在“辽宁省基础教育资源网”上的应用情况。

2、关键词：教育资源；个性化；推荐服务；用户兴趣；主动推送中图分类号:G434文献标识码:A《全国远程教育资源建设规划》和《现代远程教为，分析用户兴趣为其提供需求资源。育工程教育资源建设技术规范》（试行）的制定，在国为了使资源网用户能够快速找到自己感兴趣的内引发了教育资源开发与研究的热潮。国家“十一资源，减少资源搜索时间，提高使用满意度和资源利五”规划中，围绕区域性资源建设做了大量的研究与用率，本文设计了一种个性化资源推荐服务。该服务实践，经过多年的发展，初步形成了资源设计、开发、根据用户的知识背景和行为信息建立动态的用户兴应用到管理的规范运行模式，各方面都取得了显

3、著趣关键词向量空间模型，与资源描述进行过滤匹配，的成效，在一定程度上缓解了教育资源紧缺的情况。以e-Mail或网页形式向用户主动推送符合其兴趣目前，市场上资源库产品众多，许多地区都建有区域需求的资源。性资源网，一般都有几T容量的资源，从量上看可一、用户兴趣与资源描述建模谓是“资源丰富”。[1]用户可以通过关键词、目录（课标、教材、年级、媒体类型、主题）及两者的组合等多个性化资源推荐服务的对象是基础教育资源网种方式检索资源，但是，面对如此浩瀚的“资源海的用户，而服务的内容是数字化教育资源。个性化资洋”，用户很难在短时间内找到真正需要的资源，往源推荐的前提是需要对用

4、户兴趣和资源描述进行特往会产生“迷航”。这种问题的存在，一方面造成了资征化表示———建模，把两者表示成便于进行比较计源的浪费，另一方面给用户使用资源带来了的困难。算的形式。随着数据挖掘和人工智能技术的发展，个性化（一）用户兴趣模型推荐服务已经在许多领域取得了一定成效。例如，对于某个用户在特定领域的兴趣而言，用户的[2]兴趣和偏好表现如下特性：NewYork大学的个性化电子商务1:1Pro系统，对用户的历史记录进行规则挖掘生成用户模型，为用稳定性：兴趣、偏好等决定于个人的社会文化背户推荐个性化的产品信息；Stanford大学的个性化推景和性格修养等不易变化的事物，

5、所以用户的兴趣荐智能体LIRA[3]可自动搜索页面，通过用户的反馈和偏好在一定时间内是相对稳定的，不会随意发生来学习和更新用户模型，将满足用户兴趣的页面推较大变化。荐给用户；MIT开发了个性化浏览辅助智能体可变性：即对较长的时间而言，用户的兴趣和偏[4]好可能由于某种原因发生变化，但这种变化往往是Letizia，跟踪用户的浏览行为并生成学习用户模型，在用户浏览的过程中主动进行宽度优先的前瞻搜在原有基础上细节性的调整变化，这是由用户的兴索，将用户可能感兴趣的页面推荐给用户。California趣、偏好所具有的稳定性决定的。大学的个性化推荐智能体Syskill&We

6、bert[5]通过用户所以，用户兴趣模型应有较强的适应性和鲁棒对浏览页面的标注学习用户模型，到搜索引擎LY-性。在描述用户兴趣模型时，下面三方面因素是应该COS中查找并推荐满足用户兴趣的页面。南京师范考虑的：大学的“博石”基础教育资源搜索引擎[6]，结合用户的（1）用户兴趣描述信息的来源以及收集与组织需求特征，根据用户登记资料和跟踪用户的检索行数据的方法。对于基础教育资源网中的用户，可通过1022009．8中国电化教育总第271期技术与应用在线兴趣调查和行为跟踪（使用、搜索和定制资源等的权重增量扩大为1.5a；订购行为中的关键词在更行为）收集用户的兴趣信息。由于

7、向量空间模型是文新用户模型时，关键词的权重增量扩大为2a。档表示常用的方法并且具有很好的性能，所以这里假设时间窗以天为单位（忽略时间部分），考虑对收集到的用户数据采用关键词向量空间来表示用到学科老师的时间特点（一般20周为一学期），设户兴趣模型。[7]Δt=7，a=1，b=0.05，则在“2008-10-29”时，该用户兴（2）对于某一关键词所表示的内容不同知识背趣模型为：景的用户会有不同的理解，比如“病毒”，信息技术老{语文,小学一年,{(唐诗,0.9),(李白,0.9),(静夜思,师会理解为一种破坏性软件，而生物老师会理解为5.95),(领读,1.9),(司

8、马光,2),(历史典故,