基于用户画像和数据挖掘的学习行为研究
这是一篇关于用户画像,数据挖掘,学习分析,CS 2013,计算机导论的论文, 主要内容为随着互联网更大程度的普及,一方面,在线教育平台蓬勃发展,教育信息化迈入了新的时代,学习者在不同学习平台中产生的海量学习行为数据,能够被学习管理系统所存储记录,利用学习者产生的学习行为数据能够及时有效地对学习者进行学情预警、学习路径推荐、课程推荐等一系列应用;另一方面,计算机技术与其他领域快速融合,计算机科学技术及其应用的影响日益深远,吸引着越来越多教育背景迥异的人们竞相学习相关知识技术,而《计算机导论》类课程作为计算机专业众多课程的“知识图谱”,对计算机教育具有“引领”作用,能为学生的专业理论培养和实践技能训练初步奠定基础,因此带来了研究和设计不同类型《计算机导论》课程的迫切需求。为研究国内外著名高校《计算机导论》类课程设计和建设的成功经验,向不同类型的学习者提供适合其学习特点的课程,本文以中美两国在“在线教育平台”上开放的4门《计算机导论》类课程为研究对象,基于CS 2013研究它们之间的区别与联系。从知识领域、知识点层面对比分析这些课程的教学内容,发现课程的教学目标、受众等特征与组成它们的元素之间存在密切的因果关系。明白这些关系有助于设计更具针对性的《计算机导论》类课程。为达到个性化课程定制的目标,本文以ed X在线教育平台的Mit6.00课程为例,通过构建学习者画像的标签体系,整合筛选出了教学交互特征、课程完成度特征、学习投入特征、成绩特征四种维度,为学习者画像的标签体系提供衡量指标,经过聚类分析、回归分析等数据挖掘技术,将课程学习者分为四类群体,并对每一类学习者的学习特点、行为特征做出较详细的解释,识别出学习者学习行为中对学习成绩影响最大的因素。为了直观区分不同学习者群体,奠定后续课程定制研究的基础,对学习者个体和群体画像进行构建,做出可视化分析,利于师生精准定位四种群体,最后根据从知识领域、知识点层面对教学内容的分析,针对辍学率高、学习效果不理想的体验型、潜力型的学习者做出课程定制,提供更好的个性化推荐服务支持。
基于用户画像的产品个性化推荐系统的设计与实现
这是一篇关于用户画像,个性化推荐,MAGFM算法,精准营销的论文, 主要内容为我国是互联网购物大国,在网络购物快速发展的近几年,一些商务平台利用大数据会向客户推荐很多商品信息,但不可否认的是,通过检索,得到的商品信息仍然很多,面对琳琅满目的商品,很多的消费者无从下手,不知道如何去选择,推荐的有时并不是目前感兴趣的。针对这种情况,不仅没有给客户带来便利,反而会消费者带来一定的困扰。京东商城在运营期间累积了很多的客户,存储了客户的每一条消费记录,如何将这些数据充分的利用起来,分析客户的兴趣爱好、消费能力、购买渠道和日常行为,得出系统中购买用户的个性化个人画像,进而实现对客户的精准营销成为了目前需要研究的主要方向。论文在设计大数据平台形成之后,就可以构建用户画像。首先构建用户画像要确定标签及标签权重,然后获取标签数据,最后根据信息和标签规则,对用户画像进行构建。构建用户画像模型具体包括:功能架构设计、用户画像引擎设计、用户画像模型。构建完用户模型就可以快速锁定消费者的个性化需求,通过在公开数据集上的实验与对比分析,我们提出了MAGFM算法,该算法可以对用户特征进行分类,进一步向用户推荐产品。其次,通过系统需求分析进一步确定了系统的功能划分:数据的采集和存储、用户画像引擎、精准营销功能、系统配置功能等等。再次,还需要更加明确系统的性能,这里采用的是分层架构模式思想,系统划分为了不同的层次,每个层次都有独立的业务,当然不同或者相邻层次之间可以进行交互。来源于其他应用系统的数据存储在数据库中,系统与其他应用系统的接口对接是至关重要的。最后,论文以系统设计蓝图为依据,进行了系统全部功能的编码实现,开发语言采用的是Java,系统数据管理采用了My SQL,并且配置搭建了系统的SSM开发架构。经过系统软件测试发现,该推荐系统的开发符合预期目标。测试通过的系统在京东商城投入使用,通过本系统的设计,既能帮助更快更准的锁定客户,并且可以达到用户画像的构建,能够精准的向客户推荐感兴趣的产品,这对于京东商城的发展而言具有非常重要的意义。
在线学习资源个性化推荐系统的设计与实现
这是一篇关于协同过滤推荐算法,用户画像,K均值算法,教育信息化,Spring Boot的论文, 主要内容为教育信息化的发展,带来了教育形式和学习方式的重大变革,在线教学平台是智慧教学的主要展现方式。在国家政策的倡导下,各种在线学习平台也相继推出,在给学习者带来便利的同时也产生了困扰。首先,学习者面对数量众多的在线学习资源,无法从中快速找到符合自己学习需求和偏好的学习资源;其次,学习者需要学习的知识点多而杂,并且对先修课程要求较高,大多数学习者不能全面了解自己的学习状况,不知道从哪里学,该如何学。基于以上背景,本文针对在线教育领域的学习资源过载现象,为解决学习者的“信息迷航”问题,将推荐算法引入在线学习系统,为学习者提供个性化的学习内容。首先分析了在线学习资源推荐的相关背景以及研究现状,针对当前存在的问题进行改进和优化,并以高校学生为主要研究对象,以高频电子线路的相关知识点为学习资源库,设计并实现了在线学习资源个性化推荐系统,为学习者推荐更适合自己需求和偏好的个性化学习资源,提高学习者的学习效率和用户体验。本文主要的研究工作如下:1、构建用户画像模型。通过学习者的个人基本信息以及学习行为数据对学习者进行画像,构建用户画像的标签体系理论模型,主要工作有:数据采集,并对相关数据进行标签化表示;构建用户画像模型,计算学习者在每个学习标签上面的行为权重,并对其进行向量化表示。2、分析系统需求并设计系统总体方案。首先从功能和性能两个方面进行需求分析,通过需求分析设计了系统总体方案,包括前端方案和后端方案,设计了该系统的相关功能模块;最后根据系统中主要实体之间的关系对数据库进行了设计,包括数据表的详细结构、主要字段以及表与表之间的联系。3、学习资源推荐算法的设计、实现与改进。本文使用的推荐算法是基于用户的协同过滤算法,并对其存在的缺陷进行了改进。首先在传统的Pearson的基础上,融入了资源权重因子和评分差异因子形成了最终的学生相似度计算方式,然后设计了融入用户画像和K均值算法的协同过滤算法,并在相关数据集上将改进后的推荐算法与传统算法进行比较,计算了RMSE、MAE、准确率、召回率和F1等评估指标。4、在线学习资源个性化推荐系统的实现与测试。本文对系统的各个功能模块进行了详细地设计与实现,并对系统实现界面进行了展示,在实现的基础上,制定了周全的测试计划,编写测试用例,分别对各个模块进行测试,结果显示,本系统的功能性符合预期效果。
基于双边匹配算法的农业高校就业推荐系统的研究与应用
这是一篇关于双向匹配算法,职位推荐,用户画像,推荐系统的论文, 主要内容为目前我国每年高校的应届毕业生人数稳定上升,同时高校每年的招生人数也在逐年增加,毕业生的就业工作愈加重要,尤其近期在新冠肺炎疫情的影响下,更是让整个就业市场压力倍增,线上招聘形式越来越受欢迎,校园就业信息平台作为高校毕业生就业重要渠道,目前还存在一些问题,诸如:企业招聘信息推荐不精细,筛选方式粗糙;推荐企业的覆盖面不够,使学生对行业现状把握不准确;招聘平台内的就业形式分析和展现有欠缺,缺少通过数据分析技术为毕业生提供就业形势的分析。本文就目前校园就业信息平台的问题为出发点进行研究,在新农科建设协同育人的大背景下,以吉林农业大学为例,设计和实现基于双边匹配算法的农业高校就业推荐系统,研究内容和工作主要由以下几个方面构成:(1)实现职位推荐的功能。将特征项给予权重引入相似度的计算,计算求职学生与往届生的属性匹配值,通过排序得到相似度高的职位集。同时针对职位信息,使用K-means算法聚类成为簇,计算求职学生与职位集的属性匹配结果,得到第二个职位集。将两个职位集取并集,然后利用贝叶斯个性化排序算法做粗筛,得到推荐职位的候选集合。(2)建立算法模型。计算毕业生的简历与职位集之间的属性匹配结果,获得学生与企业彼此的满意度,得到偏好序。然后使用基于满意度和偏好序的双边匹配算法建立推荐模型,计算学生与职位的匹配值,计算结果表明,匹配值得到提升,推荐的准确率和学生应聘的成功率都得到提高。(3)设计实验环节。对原始数据进行处理,包含对企业招聘数据和相关毕业学生数据的混合清洗、剔除和量化,并根据等级次序进行统计和分析。分别采用基于内容的协同过滤算法、贝叶斯个性化算法和双边匹配算法对随机抽取的1664名学生进行推荐实验。实验结果显示,对于学生的职位推荐,基于内容的协同过滤算法准确率为49.6%,贝叶斯个性化算法的准确率为63.8%,双边匹配算法的准确率为83.2%。研究的结果表明,本文的推荐算法准确率较高,对学生就业具有指导和提升作用。(4)设计与实现农业高校就业推荐系统。依托相关开发环境,搭建农业高校就业推荐信息平台,完成基础信息模块、招聘管理模块和求职画像模块的设计,实现企业端、学生端和学校管理员端的功能操作,以及各相关系统界面的设计和功能介绍。
基于可变能力模型的人物画像系统设计与实现
这是一篇关于情感分析,SKEP,用户画像,深度学习的论文, 主要内容为随着数字化时代的到来,给人们带来了极大的便利和信息的爆炸,以往传统的工作面临着严峻的新挑战,伴随着人事管理信息化一起增长的还有员工的人事评价文档等非结构化的数据,企业迫切需要从海量的人事评价文档中分析出有价值的内容:例如对员工进行基于人物能力模型的用户画像,让员工的不同能力的强弱的数值化,使得员工之间的能力评价具有可量化的指标数据,从而为人事部门进行干部筛选等工作提供科学而可靠的参考依据。本文根据人事部门现有的大量人事评价文档出发,利用可变能力模型实现了从非结构化文档中抽取出人物能力矩阵,再对能力矩阵中进行句子级情感分析定性、能力得分计算,使得系统实现了对人物能力的画像功能,获得某一员工在不同能力上的得分。本文研究的内容如下:1.本文对基于人物能力的画像流程进行分析和抽象,实现了以可配置的能力词库、邻近词库为基础的可变能力矩阵模型,为人物画像后续实现提供支持。2.本文提出了能力树的模型,从纵向维度将繁多的能力词进行归类统一,能力词、邻近词与能力树组成的可变能力模型提高了系统的可配置程度,满足客户的不同使用场景的需求。3.通过将预训练情感分析模型SKEP和自构建能力树模型相结合的情感分析方法,对人物能力矩阵进行情感分析判定,对模型进行了预训练,在生产环境中达到了更高的准确性和使用效果。4.后端开发框架选用Flask,前端开发框架采用Vue,构建了前后端分离的系统。
基于用户画像的知识付费产品推荐研究
这是一篇关于用户画像,知识付费,推荐系统,协同过滤的论文, 主要内容为随着计算机技术的高速发展,传统的知识学习渠道也变得丰富起来。自2016年兴起的知识付费热潮正是解决网民对知识学习需求这一痛点的有效解决办法。但难以忽视的是海量的互联网数据信息会对用户在挑选知识付费产品时造成一定的选择困难。推荐系统可以主动替用户分析并根据用户所属的不同特征进行画像建模,为用户提供具有符合用户所需产品属性以求推荐增加客户黏性。为了基于用户画像的知识付费产品推荐系统能够对目标用户进行更加精准的区分,本文在调查研究后将用户画像技术应用户知识付费平台产品推荐领域并制定了产品相应推荐方法,通过系统向用户推荐满足其偏好的知识付费产品。本文主要对知识付费、用户画像以及推荐系统的相关理念进行了系统的研究梳理,对知识付费平台用户针对于用户画像模型进行了架构,且针对于用户画像构建手法以及有关技术进行了总结梳理,并在此基础上对将用户画像概念的运用于知识付费平台产品推荐的方法归纳以及实际证明。在本文中对网络文本数据进行数据挖掘和数据清洗的方法进行了简要介绍,此外还对通过中文分词里的Jieba分词预分析和预处理Python所爬取的文本进行了一定的介绍,结合文本-逆文本逆推算法、对提取后的文本进行标签特征提取并计算文本标签权重,最后通过具体案例的相结合针对于基于用户画像的知识付费产品推荐模型进行了构建。文中为了验证基于用户画像的知识付费平台产品推荐算法拥有较好的推荐性能,通过对于知乎付费专享专栏(付费问答)进行选取,作为本文实证的探讨对象,对比离线实验研究以及传统推荐算法(User-cf),最后,本次离线实验结果表明,基于用户画像的方法能够提取到相较于传统算法更准确的用户特征,在知识付费产品推荐过程中会起到了一定的效果。
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