基于MDP的课程推荐系统设计与实现

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1、基于MDP的课程推荐系统设计与实现摘要在全球信息化的浪潮下,世界上著名高校纷纷推进数字化校园进程。学生选课系统是教学中不可缺少的一部分,是联系学生和教师的纽带。但是,随着教学的改革,学生的选课白由度越來越大,学生面临的课程越来越多。因此,迫切需要将推荐系统和选课相结合。现在的个性化推荐算法主要包括基于协同过滤、基于内容和两者的混合。这些推荐算法有一些共同的局限性:釆用静态的观点来看待推荐,并且把它当成一种预测。而学生选课是一个动态连续的过程,并且课程Z间存在先行后续的关系。因此,为了解决传统推荐算法与选课相结合吋的缺陷,本文引入了基于MDP的课程推荐

2、,通过建立学生选课的MDP推荐模型,來产生课程推荐。本文设计的基于MDP的课程推荐系统由三个模型构成,分别是用户模型模块、课程树建立与维护模块和课程推荐模型模块。其中用户模型和课程树是产生推荐的基础,重点是产生推荐过程屮解MDP的过程。建立用户模型,本质是建立MDP屮的用户状态空间。期间,本文不仅考虑了学生易变的状态,如一系列已选课程,也考虑了学生的一些固有的特征如专业等。建立课程树,一方面是描述课程Z间先后关系,防止产生“坏推荐”,即不符合课程的先后顺序;另一方面,是过滤用户状态空间,摒弃那些不可能的状态,减少状态转移函数的数量。在建立课程树的过程

3、中,采用了极人似然估计的方法。在设计推荐系统时,本文首先描述了MDP推荐模型的四元祖:用户状态集、动作集、状态转移函数和奖励函数。在构建状态转移函数的时候,利用了课程树,极大的减少了状态转移函数的维度和计算量。在构建奖励函数的时候,详细的描述了学生对一个推荐的反应、引起的状态变化及其奖励。接着文屮在课程树的基础上,探讨了状态转移函数的初始化、多推荐和解MDP的过程。最后,本文在武汉大学教务管理系统的基础之上,在其选课系统的模块搭建了实验平台,完成原型系统的设计。在此过程屮,详细地述了建立课程树的过程,并在此基础上实现了状态转移函数和课程推荐。关键词:

4、课程推荐,课程树,MDPAbstractWiththedevelopmentofinformationtechnology,manyuniversitieshavetakenonthedigitalcampusprojects.Courseselectionsystemisaveryimportantpartofteachingadministration,andisalinkbetweenstudentsandteachers.However,withthereformoftheteaching,thestudentscanchoosetheirc

5、oursesfreely,andfacemoreandmorecourses.Therefore,thereisanurgentneedtocombinerecommendationsystemandcourseselectionsystem.Therearethreekindsofpersonalizedrecommendationalgorithm:CollaborativeFiltering,content-basedandamixofboth.Theserecommendedhavesomecommonlimitations:astaticp

6、ointofviewtotherecommendations,andregarditasapredictivealgorithm:Studentelectiveisadynamiccontinuousprocess,andthecoursesareinsuccession.Therefore,inordertosolvethetraditionalcollaborativefilteringalgorithmsandCoursecombinationofdefects,bymeansoftheestablishmentoftheMDPrecommen

7、dedmodel,thispaperintroducestheMDP-basedcourserecommendationandrealizesstudentelectivecourserecommendation.Inthispaper,thedesignoftheMDP-basedcurriculumrecommendationarecomposedbythethreemodels,whichareusermodel,modulesofcurriculumtreeestablishmentandmaintenance,andmoduleofcour

8、sesrecommendation.Usermodelandcurriculumtreeisthebasis

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