基于教学资源库系统的个性化推荐模式的设计与实现

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1、基于教学资源库系统的个性化推荐模式的设计与实现刘建国重庆工商大学计算机学院，重庆，400067摘要建设适应用户个性化需要的教学资很库系统是资源库建设的方向。分析了基于互联网的个性化推荐服务的现状，提出了一种基于教学资源库系统的个性化推荐模式。在该模式中，采用行为模型和向盆模型相结合来对个体用户建模，并采用个体用户兴趣和组用户兴趣相结合的系统结构.从而实现教学资源库系统的个性化推荐服务。关键词教学资源库，个性化推荐，用户兴趣，数据挖掘引言要使网络和信息技术真正为教学服务，实现教学过程和教学资源的优化，就必须有丰富的教学信息资源支持，教学资源库的建设是教育信息

2、化的核心内容。然而，目前所建设的教学资源库系统主要是对已经开发制作好的素材、课件、积件、网络课程补充材料、教案等资源进行管理，提供资源上传、资源查询和资源下载等功能，主要就是以“物”为主，未能体现“以人为本”的思想。特别是现有的教学资源库不具备个性化和智能化等特性，使得教学资源难以管理、不便使用。由于用户的学习起点、学习风格、学习愿望、学习步调等方面存在个体差异，从而普遍存在海量教学信息资源与用户个性化需求之间的矛盾。由于这个矛盾的存在，一方面造成了信息资源的巨大浪费，另一方面，为用户查找和使用所需要的信息资源造成了巨大的因难。这些问题都阻碍了教学信息资源

3、在教学中作用的发挥，造成了极大的资源浪费。在教学资源库中增加个性化服务，建设适应用户个性化学习需要的智能教学资源库系统将从根本上解决这一矛盾。个性化资源库建设也就是尊重用户中存在的差异，研究用户的行为习惯与兴趣，为用户定制满足用户个性化学习需要的资源，提供更好的个性化服务。本选题正是从这种现状出发，把数据挖掘引人到教学资源库，设计一种个性化服务模式来为用户进行少而精的资源推荐服务。2现有的基于互联网个性化推荐服务基于互联网的个性化推荐服务已成为国内外研究的一个热点，目前已有不少成果应用，已投人商业运作，尤其是一些电子商务网站已提供一定程度的个性化服务。一般

4、来说，网站的个性化推荐服务有两种:第一种服务是通过提供给用户自定义的类别定制，即基于类别的个性化62服务。例如在Yahoo新闻中用户可以定制自己感兴趣的新闻类别，有些网站提供基于类别的用户定期的Email通知。第二种服务借助用户既往浏览过的内容来提供，比如Amazon网站通过对使用记录来挖掘用户的购买兴趣来进行有针对性的信息推荐。基于类别的个性化服务具有方便快捷，表示的信息量大等优点。然而它的局限性也强，它取决于类别的设定，以及信息资源内容的分类。分类法一般来说较为粗糙，导致信息获取查全率高而查准率不高，对于大多数用户来说无法提供少而精的信息推荐。而基于既

5、往浏览内容的个性化服务局限性更大，对于较为新鲜的信息内容，既往浏览的个性化服务通常会被忽略，但是实际上越是新颖的信息内容对于用户来说可能价值越大。本课题试图把以上两种个性化服务结合起来，构造一种有效的模型来有效地改善目前个性化推荐服务的不足。3基于教学资源库系统的个性化推荐服务模式及实现3.1资源模型的建立由于教学信息资源(课件和素材)绝大多数是多媒体形式的，它们最好以关键词进行特征描述，并采用向量空间模型对资源进行建模。该方法具有表达自由度高、模型维度高等特点。给定一个资源R，其向量空间模型为R(K=W,;长,Wz;...;K.,W.)。其中(长，W;)

6、为一个关键词特征项，K;为关键词名，w、为权重，它表示K,这个关键词在该信息资源里的重要程度。3.2个体用户行为模型用户的既往浏览信息中的包含该用户的个性化特征，用户对资源的访问的次数越多、最近访问时间越近，用户对该资源的兴趣度越高。由于资源是采用关键词进行建模，所以用户对资源的既往访问，可以用用户对相应的关键词的访同次数和最近访问时间来表示。为此我们建立了一种基于关键词的个体用户行为模型P二P(K,,C,,D,;K2,C2,D2;...;Kn,Ca,D.)来对用户兴趣进行建模。其中(叹,C;,D;)为一个关键词特征项，K;为关键词名，C;为用户对K。的累

7、计访问次数，D‘为用户对K‘的最近访问日期。由于在一段具体的时间里，用户的兴趣相对稳定，所以该用户的兴趣在行为模型E中可以用有限个关键词K‘来近似表达。在用户的使用过程中，随着用户的兴趣的改变，行为模型E应该做相应的动态调整。用户兴趣的动态调整可以采用以下两种策略来实现。策略之一，让用户手工调整。即把该用户的所有关键词及其相应的访问次数和最近访问日期显示出来，让用户自己决定淘汰哪些关键词。该方法具有直观简单、完全体现用户自己的意愿等优点，然而需要用户的过多参与，影响用户对系统的使用。策略之二，采用响应比策略进行关键词调整。其中定义为:响应比S;=(D。一D

8、j)/C:a(D,为当前时间)，系统计算每个关键词的响应比，把其中