基于相似学习者发现的资源推荐系统
基于深度学习的智能推荐系统
基于深度学习的智能推荐系统随着物联网和互联网技术的不断发展，智能推荐系统成为了网站和应用程序的重要功能之一。
根据用户的兴趣和行为习惯，这些系统可以自动推荐商品、新闻、音乐、视频等内容，帮助用户更快捷、高效地获取自己想要的信息。
然而，传统的推荐系统存在许多问题，如低准确度、缺乏个性化、难以处理冷启动问题等。
为了解决这些问题，深度学习技术被引入到推荐系统中，基于深度学习的智能推荐系统也逐渐得到了广泛应用。
一、深度学习在推荐系统中的应用深度学习是人工智能领域中的一种技术，其基本思想是通过多层次的神经网络模型来学习输入数据中的特征，并进行分类或回归等预测。
在推荐系统中，深度学习可以帮助模型更好地理解用户和物品之间的复杂关系，提高推荐的准确度和个性化程度。
常见的基于深度学习的推荐算法包括：1. 神经网络模型神经网络模型是深度学习中最基本的模型之一，其基本结构包括输入层、隐藏层和输出层。
在推荐系统中，神经网络模型可以学习用户和物品之间的关系，从而进行推荐。
2. 卷积神经网络(CNN)卷积神经网络是一种能够对图像数据进行处理的神经网络，也可以用于文本数据的处理。
在推荐系统中，CNN可以对用户的历史行为进行卷积，提取其特征，并进行推荐。
3. 递归神经网络(RNN)递归神经网络是一种能够处理序列数据的神经网络，它可以理解用户在推荐系统中的行为动态，并根据用户的历史行为进行推荐。
4. 注意力机制(Attention Mechanism)注意力机制是一种能够根据输入数据的重要性自适应地分配不同的权重的机制，可以应用于推荐系统中提高推荐的个性化程度。
二、基于深度学习的智能推荐系统的优势与传统的推荐系统相比，基于深度学习的智能推荐系统有以下几点优势：1. 更好的准确度由于深度学习可以学习复杂的非线性关系，因此在推荐系统中可以更好地捕捉用户和物品之间的关系，提高推荐的准确度。
2. 更高的个性化程度传统的推荐系统通常只能根据用户的历史行为进行推荐，缺乏个性化和全局的考虑。
在线教育平台的智能推荐系统
在线教育平台的智能推荐系统随着互联网技术和人工智能的不断发展，在线教育平台成为了现代教育的重要组成部分，为学习者提供了更加便捷和高效的学习途径。
为了更好地满足学习者的需求，并提供个性化的学习体验，各种在线教育平台纷纷引入了智能推荐系统。
本文将探讨在线教育平台的智能推荐系统的工作原理以及对学习者的影响。
在线教育平台的智能推荐系统是基于学习者的个人兴趣、学习能力和学习历史等信息，通过大数据和机器学习算法分析学习者的特征，为其推荐符合个人需求的学习资源和课程。
智能推荐系统的工作原理主要分为两个环节，分别是学习者画像和资源推荐。
学习者画像是指通过分析学习者的个人信息和学习数据，建立个人兴趣和学习特点的模型。
在线教育平台通过收集学习者的个人信息，如年龄、性别和学历等，以及学习数据，如学习时间、学习进度和学习历史等，对学习者进行画像。
通过分析学习者的行为模式和学习偏好，智能推荐系统可以了解学习者的个性化需求，从而为其提供更加精准的推荐服务。
资源推荐是指根据学习者画像和学习资源的特点，通过机器学习算法将个性化的推荐资源呈现给学习者。
智能推荐系统通过分析学习者的个人兴趣，匹配学习者与资源之间的关联度，从而为其推荐适合的学习资源。
推荐的学习资源可以是课程、教材、文章、视频等多种形式。
通过智能推荐系统的帮助，学习者可以更加高效地获取自己感兴趣的学习资源，提升学习效果。
在线教育平台的智能推荐系统对学习者的影响是多方面的。
首先，它能够提供个性化的学习建议和推荐，帮助学习者节省时间和精力，提高学习效率。
其次，智能推荐系统可以帮助学习者发掘自己的兴趣和潜力，从而更加有针对性地选择学习内容，激发学习的兴趣和动力。
此外，智能推荐系统还可以通过对学习者行为的分析和预测，为教师提供个性化的教学建议，提升教学质量。
然而，智能推荐系统并非十全十美，也存在一些问题和挑战。
首先，个人隐私问题是一个重要的考虑因素。
为了建立学习者的个人画像，智能推荐系统需要收集学习者的个人信息和学习数据，这可能会涉及到个人隐私泄露的风险。
《基于知识追踪的个性化习题推荐系统的研究与实现》
《基于知识追踪的个性化习题推荐系统的研究与实现》一、引言随着信息技术的发展，教育领域正逐渐步入智能化时代。
其中，基于知识追踪的个性化习题推荐系统成为了一个研究热点。
该系统旨在根据学生的学习情况、知识掌握程度以及学习习惯，为其推荐适合的习题，从而提高学习效率和学习效果。
本文将详细介绍基于知识追踪的个性化习题推荐系统的研究与实现过程。
二、研究背景与意义在传统的教学模式中，教师往往难以针对每个学生的实际情况进行个性化的教学。
而基于知识追踪的个性化习题推荐系统，可以通过分析学生的学习数据，为其推荐符合其知识掌握程度和学习需求的习题。
这样不仅可以提高学生的学习效率，还可以帮助学生更好地掌握知识，提高学习成绩。
同时，该系统还可以为教师提供教学辅助，帮助教师更好地了解学生的学习情况，从而进行针对性的教学。
三、相关技术综述1. 知识追踪技术：知识追踪技术是通过对学生的学习行为进行分析，从而追踪其知识掌握情况的技术。
该技术可以通过分析学生的答题数据、学习时间、正确率等数据，判断学生对知识的掌握程度。
2. 推荐系统：推荐系统是一种通过分析用户的行为数据和兴趣偏好，为其推荐符合其需求的内容的技术。
在个性化习题推荐系统中，推荐系统可以根据学生的知识掌握情况和学习需求，为其推荐适合的习题。
3. 机器学习：机器学习是人工智能的核心技术之一，可以通过对大量数据进行训练，自动发现数据中的规律和模式。
在个性化习题推荐系统中，机器学习技术可以用于分析学生的学习数据，从而为其推荐适合的习题。
四、系统设计与实现1. 系统架构设计：本系统采用分布式架构，包括数据采集层、数据处理层、知识追踪层和推荐层。
其中，数据采集层负责收集学生的学习数据；数据处理层负责对数据进行清洗和预处理；知识追踪层负责分析学生的知识掌握情况；推荐层则根据学生的需求和知识掌握情况，为其推荐适合的习题。
2. 数据采集与处理：本系统通过对学生在学习过程中的答题数据、学习时间、正确率等数据进行采集，然后进行清洗和预处理。
《2024年基于机器学习算法的推荐系统》范文
《基于机器学习算法的推荐系统》篇一一、引言随着互联网的飞速发展，信息过载问题日益严重，用户面临着从海量数据中筛选出有价值信息的挑战。
为了解决这一问题，推荐系统应运而生。
基于机器学习算法的推荐系统，通过分析用户行为数据和物品特征数据，为用户提供个性化的推荐服务，有效解决了信息过载问题。
本文将介绍基于机器学习算法的推荐系统的原理、应用及优势，并探讨其未来发展方向。
二、推荐系统的基本原理推荐系统是一种利用用户行为数据和物品特征数据，为用户提供个性化推荐服务的系统。
其基本原理包括以下三个步骤：1. 数据收集：收集用户的行为数据和物品的特征数据，如用户点击、浏览、购买等行为数据，以及物品的属性、类别等特征数据。
2. 模型训练：采用机器学习算法，如协同过滤、深度学习等，对用户行为数据和物品特征数据进行训练，建立用户和物品之间的关联模型。
3. 推荐生成：根据用户的历史行为数据和当前场景，利用训练好的模型生成个性化的推荐结果。
三、基于机器学习算法的推荐系统基于机器学习算法的推荐系统主要包括以下几种：1. 协同过滤推荐系统：通过分析用户的行为数据和物品的特征数据，发现用户之间的兴趣相似性和物品之间的关联性，从而为用户推荐相似的物品或感兴趣的新物品。
协同过滤算法包括基于用户的协同过滤和基于物品的协同过滤。
2. 深度学习推荐系统：利用深度学习技术，从海量数据中自动提取特征，建立复杂的非线性关系模型，为用户提供更准确的推荐。
深度学习推荐系统包括基于深度神经网络的推荐系统和基于深度强化学习的推荐系统。
3. 混合推荐系统：结合多种推荐算法的优点，根据具体场景和需求，将多种算法进行融合，以提高推荐的准确性和多样性。
四、应用领域基于机器学习算法的推荐系统在各个领域都有广泛的应用，如电商、社交网络、视频网站、音乐平台等。
在电商领域，推荐系统可以根据用户的购买历史、浏览历史、搜索记录等数据，为用户推荐感兴趣的商品；在社交网络领域，推荐系统可以根据用户的兴趣爱好、社交关系等信息，为用户推荐可能感兴趣的人或群组；在视频网站和音乐平台领域，推荐系统可以根据用户的观看历史、搜索记录、播放记录等信息，为用户推荐相关的视频或音乐。
基于深度学习的推荐系统研究与实现
基于深度学习的推荐系统研究与实现推荐系统是一种应用广泛的信息过滤技术，旨在为用户提供个性化、精准的推荐结果。
随着互联网的快速发展，推荐系统在电子商务、社交网络、在线娱乐等领域发挥着重要作用。
而深度学习技术的兴起为推荐系统的研究与实现提供了新的思路和方法。
深度学习是一种基于神经网络的机器学习方法，通过多层次的非线性变换，可以从大规模的数据中发现底层的表示和特征，进而提高模型的泛化能力。
在推荐系统中，深度学习可以应用于用户兴趣建模、物品特征提取、推荐算法优化等多个方面，以提供更准确的推荐结果。
首先，用户兴趣建模是推荐系统的核心之一。
传统的推荐算法往往基于用户和物品之间的交互行为，如评分、点击等，从而推测用户的兴趣。
然而，这种行为模式往往是不完备和稀疏的。
深度学习可以通过分析用户的历史行为序列，捕捉到更为细致的用户兴趣模式。
例如，可以使用长短期记忆网络（LSTM）来建模用户的浏览记录，从而更准确地预测用户的兴趣。
此外，还可以引入用户的社交网络信息，通过图神经网络进行用户兴趣的传播和推断。
其次，物品特征提取是推荐系统的另一个重要任务。
传统的推荐算法通常基于内容特征或协同过滤等方法，而忽略了物品之间更深层次的关联。
深度学习可以挖掘物品的隐含特征，并将其表示为低维的向量形式。
例如，可以使用卷积神经网络（CNN）对商品的图片进行特征提取，或者使用自编码器等无监督学习方法来学习物品的表示。
这样，推荐系统就可以将用户和物品映射到同一隐空间，更好地捕捉到它们之间的相似性与关联性。
最后，推荐算法的优化也是基于深度学习的推荐系统研究的重要方向之一。
深度学习模型通常具有较高的计算复杂度和参数量，因此需要采用有效的训练策略和优化算法。
例如，可以通过引入注意力机制来提高推荐结果的解释性，或者使用增强学习的方法来优化推荐策略。
此外，还可以结合深度学习与传统的推荐算法进行融合，以充分发挥两者的优势。
综上所述，基于深度学习的推荐系统研究与实现是一个具有重要意义的课题。
基于深度学习的推荐系统
基于深度学习的推荐系统随着互联网时代的到来，各种信息和商品的数量爆炸式增长。
用户在面对过多的选择时，常常会感到困惑和无所适从。
为了解决这个问题，推荐系统应运而生。
推荐系统是一种个性化服务，通过分析用户历史行为和兴趣爱好，为用户提供个性化的商品或信息推荐。
近年来，基于深度学习的推荐系统成为了研究的热点。
一、深度学习概述深度学习是一种机器学习的方式，它通过建立多层神经网络来模拟人脑的神经网络，从而实现高效的学习和预测。
深度学习具有以下特性：1.自动特征提取：深度学习的神经网络可以自动提取数据中的最有意义的特征，从而有效地降低了人工特征工程的难度。
2.分布式表示：深度学习的神经网络可以将数据表示成一组分布式的向量，每个向量代表了数据的一个方面，从而更好地模拟了现实世界中的复杂关系。
3.端到端学习：深度学习的神经网络可以从数据的输入端直接学习到输出端，无需手工设计中间特征。
二、基于深度学习的推荐系统传统的基于协同过滤的推荐算法存在以下问题：对于新用户和新物品的冷启动问题，用户与商品之间的关系是单一的数字，无法反映用户和商品之间的复杂关系。
基于深度学习的推荐系统凭借其自动特征提取和分布式表示的优势，可以有效地解决这些问题。
基于深度学习的推荐系统可以分为两类：基于用户的推荐和基于物品的推荐。
1.基于用户的推荐基于用户的推荐可以分为两种方式进行，一种是直接对用户进行分类，另一种是直接对用户的行为序列进行建模。
对于直接对用户进行分类的推荐系统，需要首先对用户的特征进行提取。
在深度学习中，通过卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等方法，可以有效地从用户的历史行为和个人信息中提取出有用的特征。
然后，将用户特征输入到一个分类模型中，该模型可以根据用户的特征和历史行为，预测用户对某些物品的兴趣程度，从而进行推荐。
另一种基于用户的推荐方式是直接对用户的行为序列进行建模。
在这种方法中，可以使用已有的循环神经网络来建模用户的历史行为序列。
基于深度学习的智能推荐系统设计与实现
基于深度学习的智能推荐系统设计与实现智能推荐系统作为大数据时代的一种应用，已经广泛应用于电商、社交媒体以及视频音乐等领域。
随着深度学习技术的发展，智能推荐系统的效果得到了极大的提升。
本文将介绍基于深度学习的智能推荐系统的设计和实现方法。
一、智能推荐系统的概述智能推荐系统是通过分析用户的历史行为数据和个人特征数据，利用机器学习算法预测用户的兴趣，从而向用户提供个性化的推荐信息。
传统的推荐系统主要使用协同过滤和内容过滤等方法，但是这些方法都存在一定的局限性。
而深度学习技术的引入，通过神经网络的有效训练和特征提取，可以更好地解决推荐算法中的稀疏性和冷启动问题。
二、基于深度学习的智能推荐系统的设计思路1. 数据采集与预处理在设计智能推荐系统时，首先需要收集用户的历史行为数据和个人特征数据。
这些数据可以包括用户的购买记录、点击记录、评分和评论等。
然后对这些数据进行预处理，包括去噪处理、数据标准化和特征提取等。
2. 模型选择与训练在选择深度学习模型时，可以使用基于卷积神经网络（CNN）或循环神经网络（RNN）的模型。
CNN适用于处理图像和文本等结构化数据，而RNN适用于处理序列数据。
根据实际情况选择最适合的模型。
之后，通过对训练集进行训练，优化模型的参数并提高系统的推荐准确性。
3. 个性化推荐算法通过深度学习模型的训练，得到了一个具有较高预测准确性的模型。
在每次用户需要推荐的时候，系统将用户的历史行为数据输入到深度学习模型，通过模型的预测输出给用户个性化的推荐结果。
三、实现智能推荐系统的关键技术和挑战1. 数据的稀疏性和冷启动问题由于用户的历史行为数据通常是稀疏的，所以需要通过合适的训练和预处理手段解决这个问题。
此外，对于新用户的冷启动问题，可以通过引入一些辅助信息或者通过与其他用户数据的相似度进行推荐。
2. 深度学习模型的训练和调优深度学习模型的训练需要大量的计算资源和时间，对于普通的个人或小型企业来说，可能存在一定的挑战。
《2024年基于深度学习的推荐系统研究》范文
《基于深度学习的推荐系统研究》篇一一、引言随着互联网技术的快速发展和大数据时代的到来，信息过载问题日益严重。
为了解决这个问题，推荐系统应运而生。
推荐系统通过分析用户的行为、兴趣和偏好，为用户提供个性化的信息和服务。
传统的推荐系统主要基于协同过滤、内容过滤等方法，但这些方法在处理大规模数据和复杂场景时存在局限性。
近年来，深度学习技术的快速发展为推荐系统提供了新的解决方案。
本文将介绍基于深度学习的推荐系统的研究背景、意义、现状及发展趋势。
二、深度学习在推荐系统中的应用1. 深度学习模型深度学习模型通过模拟人脑神经网络的工作方式，可以自动提取数据的特征，从而更好地处理大规模数据和复杂场景。
在推荐系统中，深度学习模型可以用于用户行为建模、物品特征提取、推荐算法优化等方面。
2. 用户行为建模用户行为建模是推荐系统中的重要环节。
通过分析用户的浏览、点击、购买等行为数据，可以了解用户的兴趣和偏好。
深度学习模型可以自动提取用户行为的特征，从而更准确地预测用户的兴趣和需求。
3. 物品特征提取物品特征提取是推荐系统中的另一个重要环节。
通过分析物品的属性、描述、评论等信息，可以提取出物品的特征。
深度学习模型可以自动学习物品的隐含特征，从而更好地进行物品推荐。
三、基于深度学习的推荐系统研究现状及发展趋势1. 研究现状目前，基于深度学习的推荐系统已经成为研究热点。
研究者们通过构建各种深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）、长短期记忆网络（LSTM）等，来提高推荐系统的准确性和效率。
同时，研究者们还结合协同过滤、内容过滤等方法，以提高推荐系统的多样性和可解释性。
2. 发展趋势未来，基于深度学习的推荐系统将朝着更加智能化、个性化和实时化的方向发展。
一方面，随着计算能力的不断提高和算法的不断优化，深度学习模型将能够处理更加复杂的数据和场景；另一方面，随着用户需求的不断变化和多样化，推荐系统将更加注重个性化和实时化，以满足用户的个性化需求和提供更好的用户体验。
基于学习分析的学习资源个性化推荐研究
内容画像：对 学习资源的内 容进行深度分 析，包括知识 点、难度、学 科属性等，为 资源匹配提供
依据。
推荐算法：采 用协同过滤、 基于内容的推 荐等算法，实 现个性化推荐。
反馈机制：根 据用户对推荐 资源的反馈， 不断调整推荐 策略，提高推
荐准确率。
Part Four
基于学习分析的学 习资源个性化推荐
学习分析技术有助于提高学习者的学习效果和效率，优化学习路径，实现个性化教育。
它还可以帮助教师了解学生的学习状况，为教学提供反馈和指导，促进教学与学习的融 合。
学习分析技术的发展历程和应用领域
学习分析技术的起源和概念 学习分析技术的发展阶段和代表性成果 学习分析技术的应用领域和实例 学习分析技术的前景和未来发展方向
应用价值：该系 统可以应用于在 线教育平台、智 慧校园等领域， 为学习者提供更 加个性化、精准 的学习资源推荐 服务。
未来研究方向： 进一步优化算法 和模型，提高个 性化推荐系统的 准确性和效率， 为教育信息化和 智能化做出更大 的贡献。
Part Seven
结论和展望
研究结论和贡献
结论：学习分析技术可以有效提高学习资源的个性化推荐效果，提升学习 者的学习体验和成绩。
● a. 数据收集与分析：收集学习者的学习数据，分析其学习行为、兴趣和需求，以了解其学习特点和偏好。 ● b. 学习资源筛选：根据学习者的特点和需求，从海量的学习资源中筛选出适合的学习资源。 ● c. 个性化推荐：根据学习者的学习情况和反馈，为其提供个性化的学习资源推荐，以满足其学习需求。 ● d. 推荐效果评估：对推荐效果进行评估和优化，以提高推荐准确性和学习者满意度。
基于学习分析的学习资 源个性化推荐研究
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利用数据挖掘技术提供个性化学习推荐
利用数据挖掘技术提供个性化学习推荐在当今信息爆炸的时代，学习所需的知识变得越来越庞杂和多样化。
每个人都有自己的学习需求和兴趣偏好，因此提供个性化学习推荐变得至关重要。
数据挖掘技术作为一种处理大量数据并发现隐藏关系的方法，被广泛应用于个性化学习推荐系统中。
本文将介绍利用数据挖掘技术提供个性化学习推荐的方法和应用。
一、学习者数据的采集与处理个性化学习推荐系统能够根据学习者的需求和兴趣，为其推荐最适合的学习资源和内容。
为了实现这一目标，首先需要采集学习者的数据，并进行相应的处理。
1.1 数据采集利用数据挖掘技术提供个性化学习推荐，首先需要收集学习者的数据。
可以通过问卷调查、学习历史记录、学习行为跟踪等方式获得学习者的相关信息。
这些数据可以包括学习者的年龄、性别、学历、兴趣爱好、学习目标等。
1.2 数据处理获得学习者的数据后，需要进行相应的处理，以提取有价值的信息。
这包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据规约等步骤。
通过这些步骤，可以将学习者的数据统一格式化，并去除噪声和冗余信息，为后续的数据挖掘分析做好准备。
二、数据挖掘方法在个性化学习推荐中的应用2.1 用户画像建模根据学习者的数据，可以通过数据挖掘技术构建学习者的用户画像。
用户画像是对学习者进行特征描述和分类的模型，可以根据学习者的兴趣、学习目标、学习行为等特征，将学习者进行分类和个性化的描述。
通过用户画像，可以更准确地理解学习者的需求，为其提供个性化推荐。
2.2 相似度计算与推荐数据挖掘技术中的相似度计算是个性化学习推荐的关键环节。
通过计算学习者之间的相似度，可以找到与目标学习者兴趣相似的其他学习者，从而为其提供相应的学习推荐。
相似度计算可以基于学习者的学习记录、兴趣标签等信息，利用聚类、分类、关联规则等方法进行。
根据学习者的相似度，可以向目标学习者推荐与其兴趣相似的学习资源和内容。
2.3 预测模型构建与优化利用数据挖掘技术还可以构建学习者的预测模型，通过对学习者的历史学习记录和行为进行分析，预测学习者的未来需求和兴趣。
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第40卷第10期2006年10月浙 江 大 学 学 报(工学版)Journal of Zhejiang University (Engineering Science )Vol.40No.10Oct.2006收稿日期:20051125.浙江大学学报(工学版)网址:/eng基金项目:国家自然科学基金资助项目(60372078).作者简介:王志梅(1968-),女,四川宣汉人,副教授,从事数据挖掘、人工智能研究.E 2mail :wzmf st @基于相似学习者发现的资源推荐系统王志梅1,2,杨 帆1(1.上海交通大学计算机科学与工程学系,上海200030;2.温州职业技术学院计算机系,浙江温州325035)摘 要:为了解决给规模大、分布广的远程学习者提供个性化的学习资源推荐的这一难点问题,提出了一种新颖的基于多代理的远程协作学习资源推荐机制,引入学习状态评估向量对复杂的学习行为进行建模,并基于组代理之间的交互来发现具有相似学习状态的学习者,同时构建了一个供社区学习者共享的即时交互和学习资源推荐平台,为社区学习者的学习资源共享提供了有针对性的推荐.实验证明,具有较高的相似学生发现准确率和社区构建效率,同时通过社区学生的资源推荐和共享,提高了学习者的学习效率和成绩.关键词:远程教育;资源过滤;推荐系统;学习社区中图分类号:TP391.7 文献标识码:A 文章编号:1008973X (2006)10168804R esource recommendation system based on similar learners exploitationWAN G Zhi 2mei 1,2,YAN G Fan 1(1.Department of Com p uter S cience and Engineering ,S hanghai J iaotong Universit y ,S hanghai 200030,China;2.De partment of Com puter ,Wenz hou V ocational and Technical College ,Wenz hou 325035,China )Abstract :A novel E 2learning resource collaborative recommendation mechanism based on multi 2agent was proposed to solve the big challenge to provide personalized learning resource to large 2scale and distributed E 2learners.A learning status evaluation vector was introduced to model the E 2learners ’behaviors ,and help to find and reorganize the learners ’share of similar learning status into smaller communities based on the interaction between group a 2gents.Furthermore a collaborative communication and learning resource recommendation platform was developed to enable the learner to share personalized recommended resources.Experimental results showed that this algo 2rithm has higher discovery accuracy of similar E 2learner and construction efficiency of community.Based on the learning resource recommendation and sharing among E 2learners in the common community ,this system is proved to enhance the learning effect and scores.K ey w ords :E 2learning ;resource filtering ;recommendation system ;learning communities E 2Learning 在线课程的设置通常涉及大量的具有不同专业背景、不同学习偏好及不同需要的学生,这些远程学习者通常很难判断哪些学习资源最适合他们的需要及阅读.因此,迫切需要构建一个能进行个性化学习资源推荐的机制[1].个性化推荐方法最早应用于电子商务领域[224],针对特定用户提供一系列的推荐产品以帮助顾客找到自己想要购买的产品[526].一些文献表明,已经有很多的研究都尝试将推荐系统应用到E 2Learning 领域中[728].然而,这些系统需要老师或者专家对教学资源进行特征描述和重新组织,而这些工作往往要耗费大量的时间和精力.同时,这些系统主要都是从资源本身出发,而忽略了学习者之间的关联.通过对真实学习者的调查,发现在学习过程中,那些具有相似学习偏好及学习水平的学生通常都对学习资源具有相似的需求.因此,如果能够提出一种有效的方法以帮助相似的学习者共享有用的学习资源,将会大大减少老师的工作量,同时,利用学习者之间的互助性,也可以较好地提高其学习效率.本文提出了一种新颖的E 2Learning 协作资源推荐算法,通过发现具有相似学习状态的学习者之间的关联,构建了一个供社区学习者共享及交互的资源推荐平台,为社区学习者的学习资源共享提供了有针对性的推荐.该系统为每个学习者建立一个学习者代理(learn agent ,L A ),负责收集学习者的学习数据,并构建学习评估矩阵.在整个学习过程中,每个学习者代理必须向一个组代理注册并动态地发送其学习状态,而组代理则基于社区自组织算法,动态地发现具有相似学习状况和兴趣的学习者并重组到同一社区.同社区的学习者可以在本个性化推荐平台中进行即时交流,并推荐感兴趣的资源,最终使同一社区的学习者能通过互助获得有帮助的学习资源.1 系统描述本系统主要由3部分构成:学习者档案构建及维护模块、相似学习者关联发现模块、学习资源推荐模块,系统框架如图1所示.其中每一部分都与E 2Learning 的界面、学习日志数据库及基于概念图组织的学习资源库相关联.图1 E 2Learning 资源推荐系统框架Fig.1 Framework of E 2Learning resource recommendationsystem1.1 学习者档案构建及维护模块推荐系统开发技术的实现在很大程度上要依赖所使用的信息类型[9].在学习过程中,学习者要通过E 2Learning 平台在线浏览课程、提交问题及作业、完成测试等.所有的这些行为都代表了学习者的学习状况及需求.本模块的目的就是获取每一个已经在该E 2Learning 平台注册的学习者的学习信息,即从学习者个人的历史日志数据中获取学习数据,并为其构建和维护一个可重用的学习者档案.为了实现对学习数据进行监控和分析,笔者为每个学习者构建了一个L A ,其主要负责:1)监控学习行为LA 将监控其代表的学习者的学习行为,如学习路径、访问频率、提交的问题及查询的资源等,并负责从各种数据资源(web 服务、课件学习平台、问答系统、在线作业系统及讨论组等)中收集这些历史学习行为,并对噪音数据进行清理.2)学习者档案的产生及维护一个学习者档案包括两个部分:①学习资源列表,包括已学过的学习资料、总结的学习经验和对某些问题的解答;②学习状态评估向量,令C ={c 1,…c 2,…,c n }为与某一特殊学习领域相关的学习概念集合,那么学习者a 的学习状况评估向量可定义为V ={(c 1,s 1),(c 2,s 2),…,(c n ,s n )},其中c i ∈C 是一个学习概念,s i 是学习者a 对概念c i 的学习掌握状况的评估值.这里对学习掌握状况的评估值主要依赖于显式的和隐式的两种方式:显式的方式可以通过学习者对某个学习资源的评分或是一次测试的分数来进行定量的表示;隐式的方式则需要从学习行为数据中分析得出,如访问频率、学习的持续时间等.E 2Learning 的日志数据中包含了很多被喻为离线学习数据的详细资料,这有助于理解学习者的学习行为,获得全面的学习状况评估.1.2 相似学习者关联发现模块“学习者社区”在这里被定义为具有相似学习状况并能提供互助的、学习资源的学习者组成的一个团体.本模块负责为管理学习者社区生成若干个组代理(group agent ,GA ).一个组代理GA 负责管理学习者、与其他组代理交互并发现相似用户、交换相似用户以构建社区.这种基于组代理的社区结构可以通过LA 与GA 之间的映射m :L →G 来描述,这里m (l )=g 表示学习者l 是组g 的一个成员.g 所管理的所有学习者代理可以用式(1)来表示:A g ={l ∈L |m (l )=g}.(1)在初始化阶段,每个学习者代理a 都将随机地选择一个GA g 并且报告它当前的V a .组代理g 将建立成员组A g 并基于每个成员的V 构建组状态的学习评估矩阵M g .在学习过程中,如果监控学习者已经学习了一个概念,学习者代理a 将发送一组信息(a ,c a i ,s a i ,V a )给组代理g ,这里a 代表L A ,(c a i ,s ai )代表<概念2状况>二元组,V a 是更新的学习状况评估向量.9861第10期王志梅,等:基于相似学习者发现的资源推荐系统GA g 接收到这个询问后将向它的成员发送消息并随机地转发给其他m 个的组代理g ′,其中m <top Search ,这里,参数top Search 表示搜索宽度,以减少通信量降低通信阻塞的概率.接收到这个消息后,每一个学习者l 将检查它是否学习过这个概念,如果l 学习过这个概念则比较学习者l 和a 对概念c i 的评估值,如果其评估值之差低于某阈值α,即|S a i -S l i |<α,则计算V a 与V l 之间皮尔森相关系数,如式(2)所示:sim a,l =∑i (s a i -s a )(s l i -s l )∑i(sa i-s a)2∑j(sl i -s l )2x.(2)如果相关系数sim a,j 高于某阈值β,那么意味着学习者代理a 与l 具有相似的学习状态,然后学习者代理l 将反馈(l ,sim a,l )给组代理g.如果l 收到的这个消息是由组代理g ′转发的,则l 会将消息反馈给组代理g ′而由g ′返回给组代理g.一段等待时间T 后,组代理g 对反馈回来的信息按sim a,j 进行升序排列,并为匹配用户l 选择一个sim a,j 最高的作为本次匹配的最相似学习者;然后组代理g 将检查学习者代理a 和l 是否在同一个组代理中,如果不在,那么组代理g 和g ′将采用类似公式(2)的方法计算每一个学习者代理的交互相似系数,然后将该系数小的学习者代理移出到另外的组中,社区自组织算法描述如下:1)创建学习者代理;2)创建组代理;3)对每一个学习者进行初始化; 4)随机选择一个组代理GA 进行注册;5)向组代理发布其学习评估向量V a ;6)增加a 到组代理g :A g =A g ∪α;7)更新学习状态矩阵M g :M g =M g ∪V a ;8)结束初始化;9)对每一个学习者进行轮询,发送个性化推荐请求;10)如果某学习者学完了一个学习对象;11)其学习者代理向组代理发布最新的学习状态评估值,并由组代理负责寻找最新的具有相似学习状态的学习者:send a message to g and call :g.Receive Enquire (a ,c a i ,s a i ,V a );12)对相似学习者按相似度进行排序;13)选择具有最高相似度的学习者;14)对匹配学习者进行判断,如果不在同一个组中,将具有小的交互相似系数的L A 移动到另外的组中:if a ∈A g ,l ∈A g ′,g ≠g ′t hen Exchange L A (a ,g ,l ,g ′)15)结束.1.3 学习资源推荐模块为了协助相似学习者进行交流、共享和推荐学习资源,本模块基于J AD E 平台开发了一个基于Agent 的学习资源推荐平台,如图2所示.本平台左边框包括3个主要面板:“学习资源列表”、“推荐资源列表”、“邻居列表”.单击面板内每一个对象将激活对应的功能,并显示在右边框中.“学习资源列表”图2 推荐系统平台Fig.2 Recommendation platform961浙 江 大 学 学 报(工学版) 第40卷 主要给出了学习者已经学习过的资源列表,点击某一个资源名称,可以激活右边框中的“已学资源详情”面板并显示该资源的详细内容,学习者可以阅读该内容并对该内容进行评估,同时还可以对自己感兴趣的资源进行推荐.例如,一个学习者选择了“GroupLens:An Open Architect ure”条目,其在右边框中相关的面板“学习资源详细情况”将被激活并显示出详细的内容.如果这个学习者认为该资源值得推荐,则可以点击“Recommend”按钮进行推荐.一旦该学习者选择了推荐该资源,其学习者代理l 将捕获该请求并递交给其组代理g,而后g将该资源传递给同组的其他分布的邻居学习者.学习者代理l的每一个相似学习者都将查看到该资源推荐,并可以选择将其添加到“推荐资源列表”,学习者可以通过点击该列表中的文件名称来查看其详细内容,对于自己感兴趣的推荐资源,它可以给定自己的评估值并保存到已读资源中.特别地,“邻居列表”列出了l的所有相似学习者,并通过“通信模块”和社区中的所有学习者进行交互.推荐过程对所有的学习者是透明的.2 实验分析从上海交通大学网络教育学院选择了200个自愿者,以“大学英语”这门课程作为测试课程,并设计了一系列限期完成的测试题目.这些志愿者被分成A和B两组,每组100人.A组的学生采用普通的学习方式,并在基于E2Learning平台上进行测试;B 组的学生按要求使用在线推荐系统.也就是说,在学习过程中,系统为B组中的每个学生产生了一个L A以及几个GA来管理这个学习者社区.每个L A 监控着相关概念的测试成绩,而GA执行社区组织算法并组织具有相似状况的学习者进入同一个社区,同时引导B组学生去学习与测试相关的资源,写读书笔记,收集某些特殊问题的解答等,还鼓励他们在测试过程中使用该推荐系统平台进行学习资源的推荐.每个学生都能收到、读到及评估由其他学生推荐的学习资源.根据试验的方案,笔者认为当学生完成一个测试以后,将发生<概念,学习状态>请求.对每个请求,将检查当运行接收询问算法后交换是否发生并计算每个请求(学生)的平均交换率作为社区组织效率.图3给出了每个学生平均发出100次请求后的交换频率曲线,描述了社区交换频率f随平均每个学生的请求次数n的变化曲线.f值越大表示社区交换次数越多,社区越不稳定;f值越小则表示社区越趋于动态稳定.由图3可见,在初始化阶段当学生还没有组织好的时候,交换频率很高.这是因为在初始状态j时,组代理GA常常不能在它自己的组内找到匹配的学生而要转发请求给其他的GA.大概在平均发出23次请求后,系统组织具有相似学习状态的学习者的能力明显增强,而且这些学习者都被组织到了相同的社区,达到了一个稳定的状态,因此其社区交换效率逐渐趋于一个较小的值,说明社区构建已经基本完成.为了证明本系统的效率,在学生们完成了所有的测试以后进行了一个评估,两组学生分别完成了同一套试题,A组和B组学生的平均成绩比较数据如图4所示.从图可以看出,分数分布在区间[B,A+]的人数中,B组学生比A组学生多,而分数分布在区间[D,B-]的人数中,却刚好相反.同时还在B组的100个自愿者中作了一项调查,其中54%的学生认为该系统是有帮助且有效的.图3 社区组织效率曲线图Fig.3 Community organizingefficiency图4 两组自愿者的成绩比较Fig.4 Achievement comparison between two volun2 teer group s3 结 语本文提出了一种新颖的基于学习状态匹配的相似学习者关联发现算法,并为形成的自组织学习者社区构建了一个协作交互及资源推荐系统.该系统对解决E2Learning领域所面临的学习者分散学习状态难获取、学习者相对孤立学习积极性低、学习资源统一缺乏针对性等瓶颈问题,提供了一个有效的解决方案.(下转第1791页)1961第10期王志梅,等:基于相似学习者发现的资源推荐系统表4 工况9预测情况数据表Tab.4 Forecast of condition9g Cδ/%n t/s8×10-5150 1.649ν12×10-5800 1.949ν10.03200 6.748ν1本的分布和所包含信息是否充分有关.在选择训练样本时应尽量使样本含有充分的信息.通过以上参数的选择过程可知,参数g和C对模型的性能都具有很大的影响,其影响只在一定区域内比较明显,这一点为寻优操作带来方便,使寻优范围大大减小,与寻优算法结合时效率会更高.在选择参数时可以先对其中一个参数进行选择,选择好后再对另一个进行选择.用支持向量机建立的NO x 排放模型可以快速、准确地做出预测,核函数参数的选择和罚因子的选择对模型的性能有很大的影响,通过调整参数可以获得性能好的模型.虽然支持向量机可从理论上保证模型的泛化能力,但这个保证是比较宽松的,模型的预测能力还与样本的数量和分布有一定关系,从预测精度考虑选择训练样本时应该尽量选择分布比较均匀、数量尽量多的样本.3 结 语本文采用支持向量机方法建立了NO x排放量预测模型.通过将热态实炉试验数据作为训练样本、检测样本,对模型进行了训练和检验,并通过参数选择使模型达到了较好的效果,可以快速、准确地对NO x排放量进行预测.与其他建模方法相比,支持向量机从理论上保证了模型的泛化能力,具有更加可靠的推广性,计算速度更快,更适合于在线工作,结合全局寻优算法,可以在燃用任何煤种条件下寻找出最优的操作参数,实现在线指导优化运行.参考文献(R eferences):[1]周昊,朱洪波,曾庭华,等.大型四角切圆燃烧锅炉NO x排放特性的神经网络模型[J].中国电机工程学报, 2002,22(1):3337.ZHOU Hao,ZHU Hong2bo,ZEN G Hua2ting,et al.An artificial neural nerwork model on NO x emission proper2 ty of a high capacity tangentially firing boiler[J].Pro2 ceeding of the CSEE,2002,22(1):3337.[2]王培红,李磊磊,陈强,等.电站锅炉NO x排放与效率的响应特性模型[J].动力工程,2004,24(2):254259.WAN G Pei2hong,L I Lei2lei,CH EN Qiang,et al.Re2 sponse characteristics model of NO x emission and effi2 ciency for power station boiler[J].Pow er E ngineering, 2004,24(2):254259.[3]CRISTIAN IN I N,SHAWE2TAVLOR J.支持向量机导论[M].李国正,王猛,增华军,译.北京:电子工业出版社,2004.[4]Vapnik.统计学习理论[M].张学工,译.北京:电子工业出版社,2004.[5]KEER T HI S S,L IN C J.Asymptotic behaviors of sup2port vector machines with Gaussian kernel[J].N eural Computation,2003,15(12):16671689.[6]L IN H T,L IN C J.A study on sigmoid kernels forSVM and the training of non2PSD kernels by SMO2type methods[EB/OL].[2003203215].http://www.csie..tw/～cjlin/papers.html.(上接第1691页)参考文献(R eferences):[1]AAIAN E O R.Web usage mining for better web2basedlearning environment[C]∥Proceedings of Computers and Advanced T echnology in Education.Alberta:IAST2 ED,2001:6064.[2]L EE L,LU T C.Intelligent agent2based systems for per2sonalized recommendations in Internet commerce[J].E xp ert Systems w ith Applications,2002(22):275284.[3]RESN IC K P,VARIAN H R.Recommender systems[J].Communications of the ACM,1997(40):5658. 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