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现代图书情报技术  2016, Vol. 32 Issue (4): 72-80    DOI: 10.11925/infotech.1003-3513.2016.04.09
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一种利用用户学习树改进的协同过滤推荐方法
马莉()
天津外国语大学教育技术与实验室管理中心 天津 300204
Collaborative Filtering Recommendation Method Based on User Learning Tree
Ma Li()
Education Technology & Lab Management Center, Tianjin Foreign Studies University, Tianjin 300204, China
全文: PDF(833 KB)   HTML ( 46
输出: BibTeX | EndNote (RIS)      
摘要 

目的】利用学习树中知识点的属性和学习访问序列, 对知识点进行预测评分, 进而进行用户相似性聚类以实施协同过滤推荐, 改进传统在线学习推荐方法, 提高推荐质量。【方法】对用户所学知识点属性、知识点学习访问序列、学习频率、学习时间进行标准化处理构建学习树; 基于学习树, 对树中知识点进行预测评分; 基于预测评分和知识点属性、知识点学习序列分别利用Pearson相似性和余弦相似性进行用户相似性计算, 利用K均值聚类方法进行相似用户聚类, 进而利用协同过滤推荐方法进行在线学习推荐。【结果】通过F-measure指标进行实验评价, 结果表明该方法与传统在线学习协同过滤推荐方法相比, F-measure指标超过奇异值分解协同过滤8.22%, 超过平均分预测协同过滤3.75%。【局限】仅基于某在线学习平台的52 456条学生的学习记录和日志进行建模和测试, 未在其他数据集上进一步检验。【结论】解决了依赖用户评分进行协同过滤推荐的缺陷, 同时考虑了用户兴趣迁移对推荐准确率的影响, 对在线学习冷启动与可扩展性问题的解决具有较好的指导意义。

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