关于协同过滤推荐技术的学习资源个性化推荐系统的研究

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1、浙江工业大学硕士学位论文THERESEARCHOFPERSONALIZEDRECOMⅣ匝NDATIONOFLEARNINGRESOURCESBASEDONCOLLABORATIVEFIIJERINGRECOMMENDATIONTECHNOLOGYABSTRACTE—learninghasbecomealleffectivewaytocarryoutstafftraining.Currently,manylargeenterprisesbuilde—learningplatformintheircorporateintr

2、anetorontheInteract.Witlltheapplicationofe-learningpracticein-depth,thenumberoflearningresourcesine-learningplatformisgrowingrapidly,resultinginthatthelearnersneedspendalotoftimeandefforttoretrievetheplatformandgetlearningresourcestomeettheirownneeds,orevencanno

3、tfindlearningresourcestheywant.Byanalyzingnumbersofenterprises’e-learningwebsites,wefoundthereareseveralcommonwaysoflearningresourcespushingine-learning:suchasTop-N,querywithkeywords.Alloftheabovewayscanhelplearnersfindlearningresourcestosomeextent,tomeettheirne

4、eds,butcannotpushpersonalizedlearningresourcestolearners.Therefore,howtopushlearningresourcesproactiveandmeettheneedsofeachlearnerbecomesoneofthethemesofeducationaltechnologyresearchersstudy.First,thispaperanalyzesandresearchesthecollaborativefilteringtechnology

5、andalgorithmswhichhasbeensuccessfullyappliedine-commerce,thensummarizestheshortcomingsofthealgorithm,andintroducesseveraltypicaloptimizationalgorithmstoaddresstheseissues.Secondly,thepaperproposesasolutionusingtheContentFilteringtechnologyandRatingPredictionAlgo

6、rithmtosolvethedatasparseandcold-startproblemofcollaborativeⅢ浙江工业大学硕士学位论文filteringalgorithms.Atthesametime,buildallimplicitlearningscoringmodelbasedonusel笃’behavior.Weobtainanoptimizedalgorithmthroughintegratingallofalgorithmsabove.Finally,buildapersonalizedreco

7、mmendationmodeloflearningresourcesbasedontheoptimizedalgorithmabove.ThemodelispresentedthroughtheknowledgebasemoduleoftheinformationplatformforsmallandmediumenterprisesinZhejiangProvince.Thisstudyeasesthesparsedataandcoldstartproblemsofcollaborativefilteringalgo

8、rithmstoacertainextent,buthasnotaddresseditcompletely.Byintroducingthecollaborativefilteringalgorithmstothee-learning,webringitintoanewapplicationarea.Itwillinspiremo

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