基于模糊聚类和协同过滤的E-learning课程推荐方法研究
这是一篇关于E-Learning,协同过滤,模糊聚类,模拟退火,课程推荐的论文, 主要内容为协同过滤算法作为推荐算法中的经典算法之一,是E-Learning平台解决课程推荐的常用方案,但其也存在冷启动和计算耗时长、课程推荐准确率不高的问题。为了解决协同过滤推荐算法在E-Learning应用中的问题,本文提出了基于模糊聚类和协同过滤的课程推荐算法(SAFCMCF),对基于用户的协同过滤推荐算法进行改进,为用户提供更加精准的课程推荐服务。首先,为了解决模糊聚类算法容易陷入局部最优的问题,深入研究了模糊聚类算法的原理和流程,并详细分析了模拟退火算法,将其应用于改进模糊聚类算法的过程中,使用改进的模糊聚类算法对用户进行聚类。在真实的数据集上验证改进的模糊聚类算法的有效性,最终通过实验证明了本文提出的改进模糊聚类算法优于传统模糊聚类算法。其次,为了优化课程推荐结果,通过分析E-Learning平台用户的特点,提出基于模糊聚类和协同过滤的课程推荐算法。该算法首先对数据集进行清洗和处理,提取相关的特征指标,对用户的隐式行为数据进行分析,建立用户-课程的评分映射,综合评估用户行为偏好;然后计算同一聚类簇内用户的相似度以及目标用户的最近邻集合,预测目标用户对未观看课程的评分;最后将基于模糊聚类和协同过滤的课程推荐算法应用于E-Learning平台,根据用户的评分偏好实现对课程资源的个性化推荐,以帮助用户更好地完成课程学习。通过实验证明,本文所提出的SAFCMCF算法相比传统协同过滤算法、传统模糊聚类和协同过滤算法,其误差更小、推荐的准确度更高。最后,以本文研究的基于模糊聚类和协同过滤的课程推荐算法作为系统的核心推荐算法,同时融合基于统计的热门课程推荐方法,应用于基于SpringBoot、VUE框架设计实现的E-Learning课程推荐系统,能够给用户推荐符合兴趣偏好的课程。
基于教育数据挖掘和机器学习的在线学习者行为探究
这是一篇关于数据挖掘,机器学习,课程推荐,在线学习,退课预警的论文, 主要内容为在线学习模式与传统的线下授课方式有着巨大的不同,经典的班级授课形式有着较为成熟的评价和预警机制。教育者能够随时洞察学生的课堂状态和学习效果,并基于不同情况实时改变授课方法,对于可能出现的非正常的学习行为,也完全具备提前干预和引导的条件。在线学习模式在这一方面处于天然的劣势,线上的教育者对于学生学习效果的把握往往是滞后的。随着数据挖掘技术和机器学习算法在教育领域的大量应用,基于在线学习者学习数据的各类研究愈发受到重视。本文聚焦于在线学习平台中学习者的学习行为,将数据挖掘技术和机器学习算法运用到在线教育行业中,试图发现不同课程间的潜在联系和学习者普遍的学习规律,为教育教学活动中不同的参与者提供理论支持和决策参考。通过对学习者选课热度和学习热度的综合评价,了解在线学习者的课程倾向与学科热度。运用基于Apriori算法的关联规则模型构建在线学习平台的课程推荐系统,发现了在线课程中计算机科学占据绝对热度且极高的提升度证明了该系统对用户课程注册量的提升具有显著作用。利用用户观看课程视频的时间数据,分析在线学习者的学习活跃度和学习规律,发现他们的在线学习时间存在明显的周期性。为了了解在线学习者的长期学习趋势,以退课行为反映学习者学习的持续性。借助K近邻、决策树、逻辑回归等单一机器学习算法和Bagging、随机森林、XGBOOST、LightGBM等集成学习方法基于视频播放的角度架构在线学习者退课预测模型。研究结果证明了使用视频播放数据预警退课行为的可行性以及集成学习拟合该数据的优越性。
企业在线学习平台的设计与实现
这是一篇关于在线学习,企业培训,课程推荐,协同过滤的论文, 主要内容为随着企业的不断发展,企业对员工的业务素养和综合能力提出了更高的要求,因此越来越重视员工的学习培训。传统线下培训存在的效果不尽如人意、不方便随时随地学习、经济成本居高不下等弊端早已是大家公认的,而由于近几年疫情的影响,企业对于线上培训提出了更为迫切的需求。本文依托于作者实习企业,结合实际需求,设计并实现了面向企业内部员工的在线学习平台,以支撑企业的线上培训。该平台共有六个功能模块,分别为个人中心、选课中心、课程学习、思学论坛、课程管理和系统管理。六个模块的主要功能如下:(1)个人中心:实现用户登录、个人信息管理等功能。(2)选课中心:实现用户浏览课程、搜索课程、选修课程等功能。此外,在该模块中,还采用以协同过滤算法为基础的混合推荐策略进行课程个性化推荐。(3)课程学习:实现课程在线学习、考试、课程评价等功能。(4)思学论坛:实现用户之间通过帖子或私信进行交流的功能。(5)课程管理:为课程管理员提供对课程信息、课程资源、课程考试和课程学员等信息的管理功能。(6)系统管理:为系统管理员提供对用户信息、角色权限、部门组织、通知公告以及系统日志等重要信息的管理功能。本平台前端采用Vue框架和Element-ui组件库进行开发,后端采用Spring MVC框架实现主要业务逻辑,并使用My SQL、Redis作为系统的数据库及缓存,使用Nginx实现负载均衡。本文结合调研结果进行了系统的需求分析,设计了系统的总体架构,完成了系统功能模块的设计,将系统划分为六个模块,并使用流程图、类图和时序图介绍说明了每个模块的详细设计与实现过程,最后对系统进行了功能性测试和非功能性测试。目前本平台已顺利上线且运行良好,系统功能依旧在持续迭代。平台向企业员工提供在线课程以便他们能够更加灵活高效地进行学习,同时也为企业的员工培训管理提供了便利,对于企业长远发展而言具有一定价值。
面向MOOC平台的课程推荐系统研究与实现
这是一篇关于课程推荐,MOOC平台,神经网络,协同过滤的论文, 主要内容为随着互联网的快速发展以及人们对教育需求的不断增长,2012年出现了大规模在线开放课程(Massive Open Online Course,MOOC)这种新型的在线教学模式。伴随着这种大规模开放式在线课程平台的快速发展,MOOC平台课程数量大幅度的增加,MOOC平台出现了类似于电商平台的信息过载问题,信息过载给用户带来了学习选择困难、学习迷航等问题。因此,针对MOOC平台的课程推荐系统的研究与实现有着重要的实际应用价值。本文的主要工作内容如下:(1)基于神经网络的课程推荐模型优化。针对信息过载问题,传统的推荐算法通常采用的是协同过滤,由于神经网络的发展,现在很多推荐模型将神经网络应用到协同过滤中,以此来提高模型的性能。本文构建的课程推荐模型在基于神经网络的协同过滤模型基础上进行了改进,考虑到社交网络对模型推荐的影响,本文将用户的关注关系融入到原始模型中。为了验证融入关注关系对模型的提升,本文使用爱慕客平台上的真实数据进行了实验对比,实验结果表明融入关注关系可以使得原始模型发挥更好的性能。(2)基于相似课程的二次推荐。为了推荐不同MOOC平台上的课程给用户,满足用户对不同MOOC平台上的课程学习的需求,本文提出了基于相似课程的二次推荐。它在本文构建的课程推荐模型推荐的TopK门课程基础上,可以通过计算将更多MOOC平台上的相似课程作为这K门课程的二次推荐。本文的相似课程的计算是通过全文检索服务器Solr在不同MOOC平台上根据关键字检索来实现,同时为了考虑二次推荐课程的质量,将检索到的课程融合课程评分和课程观看人数重新排序出相似课程。最终在不同MOOC平台上推荐相应的相似课程给当前用户,提高推荐模型的广度。(3)课程推荐系统的实现。本文实现的课程推荐系统将本文构建的课程推荐模型和基于相似课程的二次推荐应用到现有的MOOC平台中,通过系统的形式为用户提供个性化的课程推荐。
基于Django的课程推荐系统的设计与实现
这是一篇关于课程推荐,协同过滤,基于内容的推荐,个性化推荐的论文, 主要内容为随着在线教育的快速发展和国内“互联网+”的推动,在线教育平台已相对成熟和稳定。在线教育系统课程不断增加,用户对于自己感兴趣的课程的查找难度也逐步增加。与此同时,系统却拥有大量用户选课信息、课程信息、用户对课程评论信息等众多数据未得到充分利用,目前国内外的在线教育平台和选课平台都没有很好的解决以上问题。推荐系统目前在电商平台上应用居多,并且取得了显著的成效,不仅为用户推荐出了其感兴趣的物品而且节省了成本获得了良好的商业价值,而在线课程推荐则尚未得到广泛应用。系统基于Django框架,使用Python语言开发,数据持久化存储使用MySQL,使用Redis提供缓存服务。课程推荐的原理是通过分析用户选课、收藏课程行为和课程本身属性和特点,为用户推荐其可能喜欢的课程。重点介绍了当前主流的推荐算法的原理、分类和优缺点,并使用Python语言实现了协同过滤中基于Item-based CF的Slop One算法和基于内容的推荐算法,使用这两种推荐算法作为课程个性化推荐主要理论依据。系统除了针对用户的个性化推荐,也包含通过统计系统所有用户行为及课程信息,得出的基于统计的课程推荐排行榜。课程推荐系统有力的完善了在线教育平台,为每个用户提供推荐课程。系统集课程推荐和课程搜索于一体,很好的解决了用户面临的选课难题,提升用户检索和选课的效率。个性化的课程推荐不仅可以帮助用户学习课程,同时也能将优秀的课程推荐给更多用户。
基于课程画像的在线教育课程推荐方法研究
这是一篇关于课程画像,特征工程,课程推荐,在线课程,智慧教育的论文, 主要内容为近年来智慧教育获得快速发展,使得学习者可以获得丰富的学习资源以及自由的学习时间,也使平台积累了海量的在线教学和学习数据,这些数据进一步被用于优化教学质量,从而受到广泛的关注。然而,当前在线教育平台仍然存在以下问题:(1)在线课程质量良莠不齐,评价标准亟需规范;(2)同类型课程数量众多,使得学习者难以区分不同课程之间的优劣,无法真正为学习者推荐个性化的课程资源。因此,在线教育亟需规范在线课程评价标准确保课程质量,其次,需要从利于学习者的角度,提高不同课程之间的区分度以及推荐个性化学习课程。因此,有必要对在线课程评价方法进行优化和创新。为实现这一目标,本文提出了一套课程画像指标体系,即一种新的针对课程内容的在线课程评价指标体系,该指标体系包含4个一级指标和14个二级指标,其中有5个指标是课程的隐式特征。本文首先利用三个算法进行指标特征的抽取:使用改进的Fast Text算法对课程介绍文本进行分类,抽取了与课程难度相关的三个特征;使用SVM算法对课程评价进行情感分析,抽取了与课程好评度相关的特征;使用Jaccard相似度对同类课程进行细粒度聚类,计算出了每门课程的知识点覆盖度。进一步地,本文结合AHP层次分析法和熵权法确定了课程画像各级指标的权重,最后,通过使用一种能够反映课程画像突出指标的线性加权模型计算出了课程画像的各指标值,实现了课程画像的构建。综合而言,在课程资源推荐方面,本文基于当前在线教育的场景分析了现有教育资源推荐方法的优缺点,将课程画像和学习者画像进行结合,提出了融合学习者特征和课程特征的基于深度置信网络的课程资源推荐方法。通过使用在线教育平台的真实数据集对实验构想进行了验证,结果表明:课程画像的定义、课程特征的抽取、课程画像指标值的计算方法具有良好的合理性;相对于传统推荐算法,本文提出的融合学习者特征和课程特征的推荐模型在性能上获得了显著的提升。本文提出的研究方法被成功用于构建课程画像及推荐系统并获得初步应用,这对于规范在线课程质量,提高个性化在线教学,提供了有力的参考。
基于知识图谱的个性化课程推荐算法研究
这是一篇关于在线课程,知识图谱,课程推荐,协同过滤,卷积神经网络的论文, 主要内容为随着云计算、大数据和互联网的迅猛发展,“互联网”已经渗透到人们的生活的方方面面。“互联网+教育”成功地克服了传统线下教育时间和空间的限制并取得了快速的发展。这些公开的在线教育平台通过在线渠道向用户免费提供课程视频观看权限,人们享受着互联网带来的便利的同时也产生了一些问题。在线教育平台的课程数量爆炸式的增长,用户难以高效地选择自己感兴趣的课程,为了解决这个问题,课程推荐系统成为了解决在线教育平台信息超载的有效解决方案之一。虽然推荐算法在其他领域(如:电商平台、新闻推荐等)表现出色,但是在线课程推荐领域的应用仍相对较少。数据稀疏性和冷启动等问题仍是当前在线课程推荐算法需要重点研究的问题之一,而知识图谱所携带的丰富语义信息可以很好地缓解上述问题。针对这些问题,本文提出了一个融合知识图谱的协同过滤推荐算法和基于知识图谱和卷积神经网络的课程推荐算法模型,探究如何利用知识图谱改进现有的课程推荐算法。具体研究内容如下:(1)针对协同过滤推荐算法难以区分隐式反馈历史交互课程的重要性和数据稀疏性等问题,提出了一个融合知识图谱的协同过滤课程推荐算法。该算法利用知识图谱中丰富的语义信息对协同过滤推荐算法进行优化,同时为了更好地区分用户对不同课程的感兴趣程度,提出了一个隐式反馈转化公式,尝试量化用户对不同课程的感兴趣程度,并在清华大学公开的MOOCCube数据集上证明了本文提出的融合知识图谱的协同过滤课程推荐算法的有效性。(2)当学习者对某个学科或领域产生兴趣时,他们更有可能在下一次选课时选择相关的课程,但现有的在线课程推荐模型往往忽略这些信息。针对这个问题,提出了一个基于知识图谱和卷积神经网络的课程推荐算法,使用对应的特征提取模块将用户历史交互信息中的视频、知识点和课程领域等特征信息转换为嵌入向量,将这些向量融合到用户和课程的嵌入表达式中,通过消息传播算法将这些信息传递给相邻节点,这可以更好地建模用户的兴趣和课程的特征,从而提高推荐的准确性。
基于特征信息和用户行为的课程推荐算法研究
这是一篇关于课程推荐,协同过滤,兴趣聚类,嵌入特征,行为分析的论文, 主要内容为如今,在线教育在互联网产业飞速发展的契机下,正在不断创新、蓬勃发展。同时,在线教育平台推陈出新,用户的学习方式发生转变,用户可以直接在网上学习课程。但是当用户在平台的众多课程中获取信息时,往往不易找到符合用户需求的课程。课程推荐系统的诞生,很好地解决了课程信息大爆炸的难题。随着技术的不断革新,深度学习模型也逐渐应用到课程推荐领域。课程推荐算法可以提供给目标用户满意的推荐结果。随着在线用户和课程数量不断增加,课程推荐系统暴露出用户特征多样化、用户兴趣偏好复杂以及用户行为多变等问题,降低了推荐算法的推荐精度。为解决以上问题,本文在协同过滤推荐算法的基础上进行分析与改进,提出了三种课程推荐算法。本文的研究工作分为以下三部分:1.针对传统协同过滤算法忽略用户特征与用户兴趣偏好难以获取的问题,研究了一种融合用户特征与兴趣聚类的课程推荐算法。该算法根据用户特征的重要性得到课程预测评分以及用户对课程关键词的偏好不同,使用TF-IDF算法构建用户兴趣偏好矩阵,采用Canopy与K-means聚类算法对用户聚类,得到课程预测评分,最后加权两种预测评分,实现课程推荐。在改进过程中,缓解了数据稀疏性问题,提高了推荐算法的性能。2.针对在线学习用户的兴趣偏好处于动态变化过程的问题,提出了一种基于用户兴趣动态变化的课程推荐算法。该算法通过引入了用户兴趣变化曲线和时间衰减因子,进一步控制时间函数的衰减速度。同时利用平均评分方法将用户近期兴趣捕获,从而有效掌握用户的兴趣偏好变化。根据对比实验证明,该改进算法在改善数据稀疏性和时效性的基础上,课程推荐准确性得到提升,推荐内容令用户满意。3.针对个性化课程推荐算法未充分考虑用户与课程的多特征属性,以及用户的历史选课行为的问题,提出了一种基于嵌入特征与用户行为的课程推荐算法。该算法将用户、课程多特征引入,采用LSTM模型处理课程名称特征,建立推荐模型。同时利用用户选课行为构建了课程信息协同模型,联合两个模型实现Top-N推荐。仿真实验结果表明,该课程推荐改进算法在算法性能和推荐准确度上表现良好,也证明了该算法的有效性和可行性。本文提出的推荐算法可以有效用于在线用户的课程推荐,算法推荐精度与用户满意度高,时间复杂度低,可以应用到实际中,进一步提升课程推荐系统的效果。
基于知识实体的课程推荐系统
这是一篇关于课程推荐,分布式爬虫,命名实体识别的论文, 主要内容为高校培养方案的更新对于行业技术革新来说相对滞缓,高校学生需要通过课外补习、实践等方式获得更多的知识以便增加在招聘过程中的优势。目前的课程推荐对于高校学生来说吸引力较弱,主要原因包括高校学生自身定位不准确、面向就业的课程推荐系统较少等。本文通过命名实体识别技术,分析部分IT相关的招聘信息,最终向高校学生推荐增加就业优势的相关课程。爬虫作为当前比较流行的数据获取方式之一,是本文获取数据的主要手段。本文使用Scrapy框架搭建分布式爬虫,爬取智联招聘、51job等招聘网站的部分IT方向招聘信息以及慕课网、优达学城等网校的部分课程信息作为数据来源,使用Redis数据库作为信息存储的载体。命名实体作为文本承载关键信息的重要载体,是我们研究的主要内容。命名实体识别是自然语言处理的基础任务之一,广泛应用于文本挖掘、信息提取、知识问答、语义分析、机器翻译等领域中。在大数据驱动的生产生活中,如何高效提取有价值的信息成为重中之重。本文使用当前较流行的命名实体模型BiLSTM-CRF对招聘信息进行知识实体识别。招聘信息中的知识实体包括:编程能力、应用框架、操作系统、算法技术以及相关软件等信息。通过命名实体识别技术提取知识实体对分析招聘信息具有重要作用。最后,基于招聘信息、课程信息以及提取的知识实体,搭建了课程推荐系统。通过基于搜索词检索的方式,分析相关职位的知识实体分布情况,并在此基础上分析高校学生应该获取的课程信息。
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