基于atcf算法的学习资源个性化推荐系统的研究

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1、万方数据分类号UDC密级单位代码!Q!墨!基于ATCF算法的学习资源个性化推荐系统的研究张海艳指导教师汪青职称副教授学位授予单位大连海事大学申请学位级别工学硕士计算机科学与技术学科(专业)(电子商务与信息系统)(电子商务与信思系统)论文完成日期2014年lO月20日答辩日期2014年11月答辩委员会主席万方数据ResearchonLeaningResourcepersonal娩edRecommendationSystemBasedonATCFAlgorithmAthesisSubmittedtoDaKanMaritimeUniVersi锣InpaniaIfulfilImentofther

2、equirementsforthedegreeofMasterofEngineeringZhangHaiyan(ComputerScienceandTechnology)ThesisSupervisor：WangQingOctober2014大连海事大学学位论文原创性声明和使用授权说明万方数据原创性声明本人郑重声明：本论文是在导师的指导下，独立进行研究工作所取得的成果，撰写成博／硕士学位论文==茎王△!￡E篡洼鲢堂翌童遂仝丝丝挂蓥丕统的婴塞：：。除论文中已经注明引用的内容外，对论文的研究做出重要贡献的个人和集体，均己在文中以明确方式标明。本论文中不包含任何未加明确注明的其他个人或集体己经

3、公开发表或未公开发表的成果。本声明的法律责任由本人承担。学位论文作者签名：弓队龇学位论文版权使用授权书本学位论文作者及指导教师完全了解大连海事大学有关保留、使用研究生学位论文的规定，即：大连海事大学有权保留并向国家有关部门或机构送交学位论文的复印件和电子版，允许论文被查阅和借阅。本人授权大连海事大学可以将本学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，也可采用影印、缩印或扫描等复制手段保存和汇编学位论文。同意将本学位论文收录到《中国优秀博硕士学位论文全文数据库》(中国学术期刊(光盘版)电子杂志社)、《中国学位论文全文数据库》(中国科学技术信息研究所)等数据库中，并以电子出版物形式出版发

4、行和提供信息服务。保密的论文在解密后遵守此规定。本学位论文属于：保密口在年解密后适用本授权书。不保密、9彳请在以上方框内打“√，，)论文作者签名：。致；洒挺．导师签名：≥砂窬日期：2吖乒年吖月／乡日万方数据中文摘要摘要网络教学已经成为这个信息时代深受欢迎的学习模式，其为学习者带来丰富学习资源的同时也存在着诸多问题，例如浩瀚的学习资源导致了“信息迷航”问题，学习者需要花费更多的时间来筛选所需的资源；网络教学系统采用的是“以资源本身为主”的方式，没有考虑学习者兴趣偏好，不能针对性的提供服务。个性化推荐技术己被成功的应用到电子商务领域，将其应用到网络教学中，为学习者提供个性化服务，解决“信息迷

5、航”问题已成为网络教学中重要的研究内容。本文对个性化推荐系统以及相关的推荐技术做了深入的研究，针对协同过滤技术中存在的冷启动、评分矩阵稀疏性问题，在分析已有改进方案的基础上提出了基于属性和时间权重的组合推荐算法—-ATCF。为了缓解冷启动问题，采用基于项目属性和用户属性的组合协同过滤推荐算法，对于新项目、新用户，采用其自身的属性代替评分矩阵来找相似邻居；为了缓解评分矩阵稀疏性问题，本文设计了填充评分矩阵的方案，即利用项目属性和时间权重对未评分项进行预评分，并填到原矩阵中获得稠密的伪评分矩阵，再在伪评分矩阵中通过用户自身属性信息和评分信息找到目标用户的最近邻，依据最近邻的评分信息计算目标用

6、户对未评分项目的预评分，最终得到预评分最高的推荐列表。本文考虑了用户兴趣会随着时间而发生变化，加入了心理学的遗忘函数，来改变不同时间的评分在相似度计算时所占的比重。本文利用Java语言编程实现了基于属性和时间权重的组合推荐算法一ATCF，并采用Movielens数据集验证了算法的效率。通过ATCF算法与传统的协同过滤算法的准确率和召回率对比实验表明，ATCF算法优于传统的协同过滤算法。最后，在对网络教学资源建设平台详细分析的基础上，将ATCF算法应用到网络教学系统中，解决了系统中存在的问题。关键词：个性化推荐；协同过滤；属性；遗忘函数；教学资源万方数据英文摘要ABSTRACTThee—l

7、eaminghasbecomeapopularwayofle锄ingintheinfonnationage，ithasbroughtplentyofleamingresources，butatthesametimes，thereaureal-otofproblems，theVastofleamingresourcesledtothe”info咖ationoVerload¨problem，leamersneedtospendmoret