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时间:2019-03-16
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1、@单位代码:10166:此k邱技巧硕±学位论义云计算环境下基于学习风格的教学资源推荐系统设计与实现论文作者:郑清雅计算机应用技术学科专业:指导教师:^培养单位:教育技术学院培养类别:全曰制完成时间2016年目月29日:沈阳师范大学学位评定委员会学位论文独创性声明本人所呈受的学位论文是在导师的指导下取得的研究成果。据我所知,除文中已经注明引用的内容外,本论文不包含其化个人凸经发衷或撰巧过的硏究成果。对本文的研究做出重耍贡献的个人和集体,均己在文中作了明确说明并巧示了谢意。作者签名:為巧啦M則:訊^学
2、位论文使用授权声明:木人授权化抑师范火学妍究化处,将本人硕」学位论文的全部诚部分^'1]或内容编入钉义数据库进巧检紫;如化化掛学位论义并向闽家中傳部巧指化机构送文论文的化子版和纸质版,允巧论义被贵關和借閒;巧权采化影印、缩印或h描等贷制乎段化佑、汇编巧位论文。保密的学化论文在解密后适用本规定。,作者签名:J口媒>八苗巧雌,全日制研究生√编号:类教育硕士别同等学力硕士士学学位位论论文文题目:云计算环境下基于学习风格的教学资源推荐系统设计与实现培养单位:教育技术学院专业名称:计算机应用技术指导教师:杨姝研究生:郑清雅完成时间:2016年5月沈阳师范大学研究生处制云
3、计算环境下基于学习风格的教学资源推荐系统设计与实现摘要二十一世纪是互联网的时代,“互联网+教育”使学生们的学习方式发生了变化,由传统的实体课堂转移到网络课堂,从老师面对面解惑答疑到上网搜索解题资料。学生今后不光采用集中化地听课方式进行学习,还可以借助于互联网进行多样化的学习,提高学习效率。但是,随着互联网的高速发展,数据信息呈爆炸式地增长。如何在海量的数据信息中挖掘出学生可能感兴趣或需要的教学资源,并根据学生的自身特征将这些教学资源推荐给他们,这无疑对提高学生的学习效率和学习效果有着重要的现实意义。不同的学生根据自身特征会形成不同的学习风格,学习风格近似的学生,他们所关注的教学资源也会
4、相似。而基于物品的协同过滤的推荐算法是依据相似的人群关注的物品也相似这一原理建立的。基于以上分析,本文选用理论成熟、实用性强的基于物品的协同过滤推荐算法建立教学资源推荐系统。为不同学习风格的学生推荐出他们所需要的教学资源提供支持。本文通过以下两种手段来提高协同过滤推荐系统的性能和推荐准确度。首先在对学生用户进行教学资源推荐之前,先将学生用户依据Felder-Silverman的学习风格量表的测试结果进行分组,然后分别对每组学生用户进行推荐,以此提高推荐的准确度。同时针对学生用户数量以及教学资源数量的极巨增加,采用Hadoop并行计算框架来开发教学资源推荐系统,利用CUR分解降维技术对基
5、于物品协同过滤算法进行优化,并对优化算法进行并行化处理。用MapReduce编程模型方式进行具体实现,以分布式计算方式运行,多个任务节点较快速完成计算任务,数据矩阵最终在Reduce任务节点内进行合并处理,生产出可用的候选推荐列表。使本文研究的推荐系统适用于大规模的数据分析和计算任务。最后根据算法准确率、召回率、覆盖率这三个评价指标对基本的协同过滤推荐算法与优化后的协同优化算法在云平台上进行运算的结果进行比较,通过比较分析可以看到在用户数量比较大的情况下,优化后的协同过滤算法比基本的协同过滤算法在三个指标上均有不同程度的改善。关键词:推荐系统,Hadoop,基于物品协同过滤推荐,CUR
6、分解ITheDesignandImplementationofRecommendationSystemofTeachingResourcesBasedontheLearningStyleundertheCloudComputingEnvironmentAbstractThe21stcenturyistheeraofInternet."Internet+education"canmakethestudents'learningstylechanged.TheuseoftheInternettransferslearningmethodsfromphysicalclassroomtocla
7、ssroomnetwork,fromface-to-faceansweringoftheteachertosearchingonlineinformationtosolveproblems.Studentsnotonlycentralizeinlisteningtotheteacherinclass,butalsolearndiversifyontheInternetsothattheycouldarrangetheirownstudyplan
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