面向教育资源个性化推荐的协同过滤算法研究

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1、’一４７６．单位代码１０学号１４０８２８２０３０分类号ＴＰ３１１．５－．ｉ，１Ｉ（．＊．一石－警．妹或钟耗尖Ｉ＇＇．．．．．；７＇硕：±：学位论文（专业学位）面向教育资源个性化推荐的协同过滤算法研究’？？？－，，．业学位领域：软件工程．．．，Ｖ专．，八－？？专业学位类别；工程硕±申请人：赵营．－．Ｖ指导教师；王晓东教授—ｒ？■．—、？＊、＜Ｉ＇．二〇—六年五月－？．

2、一．＇—＇＇．、－Ｉ．？．、、，．．Ｖ．？？？＇，独创性声明本人郑重声明：所呈交的学位论文是我个人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。尽我所知，除了文中特别加臥标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人己经发表或撰写的研究成果，也不包含为获得河南师范大学或其他教育机构的学位或证书一所使用过的材料。与我同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示了谢意。作者签名；秦营曰期：Ｖ％’叫关于论文使用授权的说明

3、本人完全了解河南师范大学有关保留、使用学位论文的规定，目Ｐ；有权保留并向国家有关部口或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权河南师范大学可料将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可科采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）作者签名；移管—导、ＪＴ斯：训新叫梦戸RESEARCHONCOLLABORATIVEFILTERINGALGORITHMORIENTATINGPERSONALIZEDRECOMM

4、ENDATIONOFEDUCATIONALRESOURCESADissertationSubmittedtotheGraduateSchoolofHenanNormalUniversityinPartialFulfillmentoftheRequirementsfortheDegreeofMasterofEngineeringByZhaoYingSupervisor:Prof.WangXiaodongMay，2016摘要随着信息技术的快速发展，教育信息化越来越受到人们的重视。在教育信息化的发展过程中

5、，实现个性化学习是学习者的迫切需求。个性化推荐技术能够帮助个性化学习，使学习者的学习效率得到显著提高。论文首先论述个性化学习的研究背景及研究现状，并介绍了个性化学习的相关理论与关键技术。其次，研究教育资源个性化推荐模型，包括用户模型、教育资源模型和知识点模型三个方面。同时论述协同过滤算法的基本思想，并对该算法中的相似性度量方法进行了探讨，分别论述了该算法的两种不同的处理方式，即基于项目和基于用户的方式。第三，针对传统协同过滤算法存在矩阵稀疏性问题，如当进行相似学习者寻找时，可能会无法找到近邻，最终导

6、致推荐结果不准确等，设计了结合SVD的协同过滤算法，对数据矩阵进行降维后再寻找近邻。第四，论述了自主研发的移动自主学堂支撑平台，并利用教育和教学数据进行实验。实验表明协同过滤算法能够提供更加精准的预测，经过改进后的算法比原算法的推荐效果有一定的提高。关键词：个性化学习个性化推荐协同过滤SVDIABSTRACTWiththerapiddevelopmentofinformationtechnology,peopleincreasinglypayattentiontoeducationalinforma

7、tization.Intheprocessofeducationalinformatization,theimperiousdemandsoflearnersisrealizationofpersonalizedlearning.Personalizedrecommendationtechnologycanhelppersonalizedlearning,itcanimprovethelearner’slearningefficiency.Firstly,theArticleelaboratesth

8、ebackgroundandcurrentstatesofpersonalizedlearningandintroducesrelatedtheoryandkeytechnology.Secondly,theArticleresearchespersonalizedrecommendationmodelsofeducationalresources,whichcontainsusermodel,educationalresourcesmodelandknowledge