教育资源个性化推荐技术研究

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1、分类号：蟹311密级：公珏UDC：QQ生窆学号：1215三Q东南大学⑨工程硕士学位论文研究生姓名：拄文茎指导教师姓名：豳副教授申请学位类别工翟亟±专业名称让篡扭撞苤论文提交日期至Q!量生量且12且论文答辩日期2垒!量生垂且至目学位授予单位塞亩太堂学位授予日期至壁生且目答辩委员会主席全运垩塾授评阅人塞盍塞副教授㈣Ⅷ舢删㈣舢舢㈣Ⅷl—Y2鱼2QZ垦5ResearchonEducationResourcesRecommendationTechnologyA111esisSub面骶dt0SoumeaStUIliVers毋

2、FortheAcade面cDegreeofMaSterofEnginee血gBYL协W_enhuiSupervisedbyAssociatePmfessorChenGangSchoolofCo唧uterScienceandEngme血gSoutheaStUIliVers时东南大学学位论文独创性声明本人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，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得东南大学或其它教育机构的学位或证书而使

3、用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均己在论文中作了明确的说明并表示了谢意。研究生签名：宣毽童蕉日期：出!苎：!：竺东南大学学位论文使用授权声明东南大学、中国科学技术信息研究所、国家图书馆有权保留本人所送交学位论文的复印件和电子文档，可以采用影印、缩印或其他复制手段保存论文。本人电子文档的内容和纸质论文的内容相一致。除在保密期内的保密论文外，允许论文被查阅和借阅，可以公布(包括刊登)论文的全部或部分内容。论文的公布(包括刊登)授权东南大学研究生院办理。研究生签名：壶鞋茜莶导师签名：摘要近年来，随着

4、互联网技术的发展，教育资源的应用也逐渐从校园内走向了互联网，以大规模在线开放课程MOoC(Massiveop哪蛐C(眦s瞄)为代表的在线教育资源平台自出现以来，就受到了学习者、研究者的广泛关注。在线教育资源平台中的海量学习资源，既为用户提供了更多的学习机会，帮助更多用户获取知识，也让用户面I牌‘信息过载’的新挑战。在目前已有的教育资源个性化推荐相关研究中，大多只是基于校园应用或是传统的在线学习网站，设计教育资源个性化推荐算法，没有考虑在线学习中用户行为的新特点，没有充分利用互联网背景下教育资源中体现的用户集体智慧

5、。因此，本文针对教育资源个性化推荐技术中的不足之处，在分析互联网中用户学习行为特点的基础上，提出了基于用户行为和时间遗忘曲线的用户评分估计方法。同时，在教育资源分类中引入主题模型，充分利用标签信息对教育资源进行主题分类。在用户评分和教育资源分类的基础上，设计了全面的用户兴趣模型以及教育资源个性化推荐算法。本文的主要研究内容如下：1)分析在线教育资源平台中的用户行为特点，采用基于信息熵的方法为不同的用户行为分配行为权重，同时考虑艾宾浩斯遗忘曲线的一般规律为用户行为分配时间权重。在此基础上，本文提出了一种综合用户行为

6、权重、行为时间权重以及用户平均评分的用户一项目隐式评分估计方法。2)根据用户为教育资源添加的自定义标签，采用主题模型的方法对教育资源进行主题分类，得到教育资源项目在主题上的分布情况。结合用户．项目评分以及教育资源的主题分类，设计基于ET蟹LDA主题模型的用户兴趣模型。3)针对教育资源的应用场景，设计T0pic-B懿edCF推荐算法。在对教育资源进行主题分类的基础上，采用协同过滤的基本方法，设计基于主题的教育资源推荐方法，可以在用户已经学习的主题之外，为用户推荐类似主题的教育资源。4)基于用户．项目评分估计，设计教

7、育资源推荐算法，在用户已经学习的主题中为用户推荐同主题分类下的其他教育资源项目。5)基于ed

8、)(等在线教育资源平台的开放数据集，实现T0pic．BasedCF推荐算法，并通过比较试验，验证本文提出的教育资源个性化推荐方法的有效性。关键词：教育资源、评分估计、用户兴趣模型、推荐算法——．．．垒!苎!璺一．AbstI翟ctWilll出edcVdopm∞toflm跚俄tec：IⅡlology，me印pli∞6叻ofedu∞li∞f∞Du璃笃础昭es鼢c雒lp惦to廿le砷加l魄SiIlceM00C(M笛sive0l’

9、％0帕_lillecourS嚣)Ⅵ衄chis∞behalfoftlle伽dimedu酬onrecou母嚣咖州∞廿leIIlt朗m乩mo鹕删蚰h弱be锄paidtothedevelop玎鼢tofoIllineeducati∞resourc髂．NotoIlly咖锄diI嵋cd眦ati∞糟soI】r∞spmvide111e惦盯morc叩pomlIlityt0IeamhowIed