教学资源个性化推荐系统的设计和实现

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1、专业学位硕士学位论文教学资源个性化推荐系统的设计和实现DesignandImplementationofPersonalizedTeachingResourcesRecommendationSystem学31017030大连理工大学DalianUniversityofTechnology大连理工大学学位论文独创性声明作者郑重声明：所呈交的学位论文，是本人在导师的指导下进行研究工作所取得的成果。尽我所知，除文中已经注明引用内容和致谢的地方外，本论文不包含其他个人或集体已经发表的研究成果，也不包含其他已申请学位或其他用途使用过的成果。与我一同工作的同志对本研究所做的贡献均已在论文中做了明确的

2、说明并表示了谢意。若有不实之处，本人愿意承担相关法律责任。学位论文题目：趁堇超逸鱼l些丝超登遗堡丝!盐堡!塾作者签名：———4豸』奠—一日期：—进年—厶月上L日大连理工大学专业学位硕士学位论文摘要随着信息技术的飞速发展，互联网已经成了信息共享的平台，各行各业都开始利用互联网来加速自身的信息化进程，来满足对信息的获取和分享的需求。然而伴随而来的就是信息爆炸的问题，在互联网上分享的资源太多，用户很难从互联网海量的信息中找到自己需要的信息或者用户对自己需求的信息不是很明确。于是搜索引擎和推荐引擎出现了，前者帮助用户搜索到需要的信息，后者能根据用户的口味和偏好把资源推荐给用户。但是大多数情况下用

3、户很难表达自己的需求，因此一个能很好的懂得用户需求信息的推荐系统是很有必要的。在教育教学中，信息化的进程也在快速发展，教学辅助系统已经被采用到很多的教学实践当中。教学辅助系统可以作为教学的一部分，帮助老师更好的把教学内容分享给同学，同学则可以通过此系统更好的跟老师和其他同学沟通和分享获取资源，因此教学辅助系统可以看作是课上教学的补充，学生可以在课下根据自己需求自主学习。当教学辅助系统中分享的资源越来越多时，一个有效的个性化推荐系统就很有必要了。本论文设计和实现了一个针对教学辅助系统的个性化推荐系统，此推荐系统根据用户的浏览记录、浏览习惯和偏好，把用户可能感兴趣的教学资源推荐给用户。本推荐

4、系统应用了一个基于神经网络的混合推荐模型，包含四个模块，分别是基于内容推荐模块、基于项目协同过滤推荐模块、基于用户协同过滤推荐模块和基于神经网络推荐模块，其中前三个模块的输出作为神经网络模块输入，而且神经网络模块会记录每个用户的偏好习惯，从而对用户进行个化推荐。此外，本推荐模型采用两步训练的方法，解决了用户冷启动问题。本推荐系统为教学资源的个性化推荐提供了一个很好的解决方案。关键词：推荐系统；教学辅助系统；神经网络；协同过滤教学资源个性化推荐系统的设计和实现DesignandImplementationofPersonalizedTeachingResourcesRecommendati

5、onSystemAbstractWiththeinformationtechnologydevelopingrapidly，theInternethasbeentheplatformforinformationsharingandbusinessesaretakingadvantageoftheInternettoacceleratetheirinformatizationprocesstomeetthedemandsforaccesstoandsharingofinformation．Howevertheconcomitantistheinformationexplosionprobl

6、emasuserssharingtoomuchinformationontheInteract．TheymighthavedifficultyinthefloodofinformafionfromtheInternettofindwhattheywantortoexpresstheirneeds，SOsearchengineandrecommendationengineappeared．Intheeductionfield，theinformatizationprocessisalsodevelopingrapidlyandteachingassistantsystemhasbeenus

7、edtoalotofteachingpractice．Asapartofteaching，teachingassistantsystemCanhelpteacherstoshareeducationalresourcestostudentsandhelpstudentstocommunicatewithotherstudents．ThissystemCanbeseenasacomplementtoteachingonthecours