基于自注意力机制的个性化课程推荐系统的研究与实现
这是一篇关于注意力机制,个性化课程推荐,深度学习,用户兴趣建模的论文, 主要内容为现如今,移动互联网给在线学习注入生命力,在线学习产业再次迎来了发展热潮,依靠移动互联网的教育类网站大批量出现在大家视野,并趋于大规模的个性化发展。人工智能和大数据技术更多的应用到了在线学习中。近年来,在线学习资源数量激增、种类繁多,学生们在众多的资源中寻找自己想要的课程资源变得异常困难,加之一些不相关因素的干扰,学习者们很难找到有效的学习课程,这不仅会耗费其学习时间,还会大大降低其学习兴趣和效率。另外,学习者的兴趣会跟随时间发生改变,这些问题随着在线学习的发展逐渐显现出来。在本文中详细研究了国内外在线学习行业的发展现状,对在线学习的教育理论及当前热门学习系统的推荐技术进行的深入研究与分析,与当下学生实际需求相呼应并结合了专业知识及大数据技术,最终设计并实现了基于自注意力机制的个性化课程推荐系统。在构建推荐模型初期,本文提出了一个兴趣筛选机制,综合考虑了用户反馈、用户观看时长、用户观看频率几个角度对可能影响推荐结果的用户误点击等噪声数据进行筛选,接着通过考量时间间隔对学生学习兴趣的影响,提出将其与自注意力机制结合得到学生的兴趣特征,进而通过用户信息找到其相似用户,综合考虑用户与其相似用户的兴趣特征,最后为学生生成个性化课程列表,为其推荐更合理的视频课程。经实验表明,基于自注意力机制的个性化推荐算法要优于常见的推荐策略,满足设计需求。本文中基于自注意力机制的个性化课程推荐系统前端使用Bootstrap框架以提升系统的美观度,在网站的后端开发方面本文选择使用Python语言的Django框架作为业务开发框架,数据存储方面使用关系型数据库MySQL存储系统中的重要信息。基于自注意力机制的个性化课程推荐系统功能设计完善,易于用户操作,并已对系统进行了充分的测试和完善,保证系统可以达到预期目标,能够有效的在海量学习资源中选择用户真正需要的课程视频进行推荐,提高了学生的学习效率与质量。
基于教育云的互动课堂应用研究
这是一篇关于互动课堂,教育云,MapReduce,文档对象建模,用户兴趣建模的论文, 主要内容为当下,信息技术的飞速发展,极大便利了每个人的学习、工作生活中点点滴滴。而信息技术在教育领域的发展也越来越突显,因而深入研究信息技术在教育领域的应用与发展具有举足轻重的意义。教育云是云计算在教育领域的应用,涵盖了教育信息化所需的计算、网络、存储等资源,对推动学校教育的发展具有不可或缺的作用。本文主要是通过深入调研与分析了学校教务管理员、教师以及学生的工作、学习实际情况,设计了基于教育云互动课堂系统,主要功能模块有讨论圈论坛、班级问卷调查、互动课堂、随堂测试、课程作业、实验报告、信息推荐等模块。在技术路线方案上,采用myEclipse开发工具,云计算技术以及java编程语言相关技术,开发框架是基于MVC软件设计模式的SSM框架。从用户角色定义、功能模块用例、相应功能模块建模等对系统进行了需求分析。对互动课堂系统的详细设计,设计了系统的总体框架、功能管理模块、数据库等,以及深入研究与分析了canopy与fuzzy k-means算法在书籍文档聚类上的应用。最后是对基于教育云的互动课堂系统的实现。该系统的研究不仅能够提高了学生、教师、教务人员之间的互动性,而且有利于帮助学生解决疑问、难题,提高教师、教务管理员、学生的学习、工作效益。该基于教育云互动课堂系统的研究创新性主要有以下几方面:1.本文基于MapReduce计算框架,利用了教育云平台的强大计算和存储能力,设计了互动课堂学习平台,提升了学生与教师之间的互动性。2.本文对基于教育云互动课堂系统中的信息推荐功能进行深入研究,提出一种改进的AFIUIF(act frequency inverse user interest frequency)模型,该模型的建立借鉴了TFIDF原理思想,根据学生学习的实际情况,采用合理的方式计算学生对书籍文档类别的偏爱程度,该模型认为学生对书籍文档类别的偏爱程度与学生对这个书籍文档的操作次数以及每次操作所用的时间成正比,与系统内对所操作的书籍文档的用户数成反比。
基于自注意力机制的个性化课程推荐系统的研究与实现
这是一篇关于注意力机制,个性化课程推荐,深度学习,用户兴趣建模的论文, 主要内容为现如今,移动互联网给在线学习注入生命力,在线学习产业再次迎来了发展热潮,依靠移动互联网的教育类网站大批量出现在大家视野,并趋于大规模的个性化发展。人工智能和大数据技术更多的应用到了在线学习中。近年来,在线学习资源数量激增、种类繁多,学生们在众多的资源中寻找自己想要的课程资源变得异常困难,加之一些不相关因素的干扰,学习者们很难找到有效的学习课程,这不仅会耗费其学习时间,还会大大降低其学习兴趣和效率。另外,学习者的兴趣会跟随时间发生改变,这些问题随着在线学习的发展逐渐显现出来。在本文中详细研究了国内外在线学习行业的发展现状,对在线学习的教育理论及当前热门学习系统的推荐技术进行的深入研究与分析,与当下学生实际需求相呼应并结合了专业知识及大数据技术,最终设计并实现了基于自注意力机制的个性化课程推荐系统。在构建推荐模型初期,本文提出了一个兴趣筛选机制,综合考虑了用户反馈、用户观看时长、用户观看频率几个角度对可能影响推荐结果的用户误点击等噪声数据进行筛选,接着通过考量时间间隔对学生学习兴趣的影响,提出将其与自注意力机制结合得到学生的兴趣特征,进而通过用户信息找到其相似用户,综合考虑用户与其相似用户的兴趣特征,最后为学生生成个性化课程列表,为其推荐更合理的视频课程。经实验表明,基于自注意力机制的个性化推荐算法要优于常见的推荐策略,满足设计需求。本文中基于自注意力机制的个性化课程推荐系统前端使用Bootstrap框架以提升系统的美观度,在网站的后端开发方面本文选择使用Python语言的Django框架作为业务开发框架,数据存储方面使用关系型数据库MySQL存储系统中的重要信息。基于自注意力机制的个性化课程推荐系统功能设计完善,易于用户操作,并已对系统进行了充分的测试和完善,保证系统可以达到预期目标,能够有效的在海量学习资源中选择用户真正需要的课程视频进行推荐,提高了学生的学习效率与质量。
融合用户兴趣与评分的教育资源众筹项目推荐
这是一篇关于用户兴趣建模,协同过滤,个性化推荐,教育资源众筹的论文, 主要内容为众筹是由项目发起人、公众和中介机构组成的一种商业模式,教育资源众筹项目旨在为发布者筹集到所需的资源,发起人为平台用户,公众为平台其他用户,中介机构为本文的平台,随着众筹项目的增加,很多众筹项目缺乏足够的关注,用户也难以发现合适的项目,项目的成功率也必然会降低。因此,通过创建推荐系统来匹配用户的偏好,提高项目的成功率,但众筹平台数据较为稀疏,传统协同过滤算法难以奏效,且还会有冷启动问题。此外,教育资源众筹项目需要考虑用户完成项目的能力,教育资源众筹项目推荐给用户之后,并不是让用户看看就可以了,而是能够帮助发布者筹集到资源,希望用户上传资源;还要考虑到项目的限定时间,众筹项目是有时间限定的,要尽量在时间限定之内帮发布者集齐资源。针对上述问题,本文提出融合用户兴趣与评分的个性化推荐策略,并基于该策略实现了个性化推荐系统。论文的主要工作包括:(1)引入用户兴趣模型,将用户兴趣模型分为显性的用户兴趣模型和隐性的用户兴趣模型,显性用户兴趣模型通过用户历史行为与项目特征建立,更能反映用户偏好。隐性用户兴趣模型通过用户留下的文本信息进行文本挖掘和特征提取来建立,只要用户在本平台其它模块留下足够的评论、检索等文本信息,即可对众筹模块进行推荐,从而改善“冷启动”问题。此外通过引入兴趣模型既能扩大用户相似度的统计范围,从而改善“数据稀疏”问题,又可以对原来单一的评分模型计算的相似度进行修正,使得推荐更合理。(2)提出融合用户兴趣与评分的协同过滤推荐算法,将上述模型与评分模型按照一定规则进行融合,将融合后的模型作为协同过滤推荐的依据,并基于公开数据集设计实验,对比传统协同过滤算法与融合用户兴趣与评分的协同过滤推荐算法的表现,从而验证算法的可行性。(3)设计并实现基于上述策略的众筹项目的推荐系统,能够根据用户上传资源行为和发布者采纳资源行为衡量用户完成项目的能力,并体现在评分模型上;引入众筹项目推荐系数,能根据项目剩余时间进行灵活推荐,具体模块包括预测用户评分模块、平台数据统计模块和推荐业务逻辑模块等。
基于教育云的互动课堂应用研究
这是一篇关于互动课堂,教育云,MapReduce,文档对象建模,用户兴趣建模的论文, 主要内容为当下,信息技术的飞速发展,极大便利了每个人的学习、工作生活中点点滴滴。而信息技术在教育领域的发展也越来越突显,因而深入研究信息技术在教育领域的应用与发展具有举足轻重的意义。教育云是云计算在教育领域的应用,涵盖了教育信息化所需的计算、网络、存储等资源,对推动学校教育的发展具有不可或缺的作用。本文主要是通过深入调研与分析了学校教务管理员、教师以及学生的工作、学习实际情况,设计了基于教育云互动课堂系统,主要功能模块有讨论圈论坛、班级问卷调查、互动课堂、随堂测试、课程作业、实验报告、信息推荐等模块。在技术路线方案上,采用myEclipse开发工具,云计算技术以及java编程语言相关技术,开发框架是基于MVC软件设计模式的SSM框架。从用户角色定义、功能模块用例、相应功能模块建模等对系统进行了需求分析。对互动课堂系统的详细设计,设计了系统的总体框架、功能管理模块、数据库等,以及深入研究与分析了canopy与fuzzy k-means算法在书籍文档聚类上的应用。最后是对基于教育云的互动课堂系统的实现。该系统的研究不仅能够提高了学生、教师、教务人员之间的互动性,而且有利于帮助学生解决疑问、难题,提高教师、教务管理员、学生的学习、工作效益。该基于教育云互动课堂系统的研究创新性主要有以下几方面:1.本文基于MapReduce计算框架,利用了教育云平台的强大计算和存储能力,设计了互动课堂学习平台,提升了学生与教师之间的互动性。2.本文对基于教育云互动课堂系统中的信息推荐功能进行深入研究,提出一种改进的AFIUIF(act frequency inverse user interest frequency)模型,该模型的建立借鉴了TFIDF原理思想,根据学生学习的实际情况,采用合理的方式计算学生对书籍文档类别的偏爱程度,该模型认为学生对书籍文档类别的偏爱程度与学生对这个书籍文档的操作次数以及每次操作所用的时间成正比,与系统内对所操作的书籍文档的用户数成反比。
基于记忆网络与情感分析的混合推荐方法研究
这是一篇关于记忆网络,注意力机制,情感分析,用户兴趣建模,推荐系统的论文, 主要内容为推荐系统作为电子商务平台的重要组成部分之一,能够有效地捕获用户的兴趣特征,实现个性化推荐任务。作为推荐系统的重要分支,序列型推荐系统能够进一步捕获用户兴趣特征的动态变化,实现实时推荐任务。尽管经典的序列型推荐方法能够较好的为用户提供推荐服务,但是本文认为这些方法依旧存在一些缺陷。一方面,这些方法在对用户兴趣建模时往往难以捕获用户行为序列项目间的复杂转换关系以及用户对于不同项目的不同关注程度;另一方面,这些方法往往忽略了用户负性情感对兴趣建模的干扰作用。针对上述问题,本文提出了一种基于记忆网络与情感分析的混合序列型推荐模型。1)为了捕获用户行为序列中项目间复杂的转换关系和用户对于不同项目的不同关注程度,本文使用基于注意力机制的记忆网络作为推荐模块。首先,该方法将用户行为序列构建为相应的会话图;其次,将构建好的会话图作为记忆网络的输入数据,产生不同节点对应的向量表示;然后,通过注意力机制捕获用户兴趣的内在不同关注程度和目标项目对于用户兴趣建模的外部影响,进而获得用户稳定的长期兴趣偏好;最后,基于用户的长期偏好和用户行为序列中最后一项的短期偏好共同构建用户的动态兴趣模型。2)为了有效减小用户负性情感对用户兴趣建模的干扰作用,本文采用情感分析预过滤模块对评论文本进行情感分析,以提升用户行为序列的数据有效性。首先,该方法通过Word2Vec和TF-IDF构建用户评论文本级别的向量表示;然后,通过LSTM对用户评论文本进行情感分析,获得用户评论文本的情感指数;最后,通过评论文本情感分析的结果过滤用户行为序列,提升基于注意力机制的记忆网络推荐模块的数据有效性,从而最终提升序列型推荐模型整体的推荐效果。通过结合用户评论情感预过滤模块和基于注意力机制的记忆网络推荐模块,该方法可以提高用户行为序列的数据有效性,从多方面综合捕获用户的兴趣偏好特征,能够在一定程度上能够提升现有序列型推荐方法的推荐效果。
基于用户兴趣建模的个性化旅游信息智能推送方法研究
这是一篇关于旅游,用户偏好,用户兴趣建模,推荐系统,个性化推送的论文, 主要内容为面对爆炸式增长的旅游信息和复杂多样性的旅游需求,如何对混杂无序的信息进行筛选和过滤,并将用户最关注和最感兴趣的信息进行展现,成为信息爆炸时代最具挑战性的问题之一。基于此,个性化推荐系统得以推出,此系统不同于常规的搜索引擎需要用户主动搜索关键词信息来进行匹配,而是通过分析用户兴趣信息获取用户当前偏好,主动为用户提供其感兴趣的内容,这不仅有效的改善了用户体验,同时也可以相应增加商家收益。个性化旅游智能推送服务,主要是针对用户基本信息、行为偏好信息以及情景特征要素三者综合分析,为每位用户构建一个兴趣模型,进而推送相应的个性化服务。虽然个性化旅游推荐服务的发展取得了一定进展,但依然面临着诸多挑战,譬如,当前的推荐系统建模技术并不能全面的描述用户偏好,更没能融合用户情景特征要素,导致其推送的内容不够准确,没法满足用户的实际应用需要。针对这些问题,本研究从用户兴趣建模流程入手,分析建模的理论与方法,基于不同情景特征要素,构建用户多维特征模型,进而实现个性化推送,并且解决了用户冷启动和过拟合等问题。本文重点研究以下三方面的内容:(1)构建了多维用户特征模型。将贝叶斯网络应用在旅游信息个性化推荐服务中,在旅游情景模型构建以及用户偏好预测基础上,分析了用户在多维(当前情景、用户基本特征、历史行为)特征环境下,兴趣偏好的实时变化,同时,从用户基本特征角度对用户偏好进行预测,构建了基于情景特征的多维用户偏好模型,通过用户模型来为个性化推荐提供数据来源和理论基础。(2)提出了一个新的协同过滤算法,它是基于模型并且面向项目的推荐算法,iExpand。该算法将用户行为作为一组比较隐式的兴趣来分析处理,每个不同用户的兴趣偏好都当作成一个隐式因子,也相当于在概率主题模型中的“主题”。采用此算法为用户提供个性化推荐内容,不仅提高了推荐的效率,同时也有效的解决了用户冷启动和过拟合的问题。(3)设计了个性化旅游推送系统。结合情景特征状态下的多维用户偏好模型,通过实验分析的方式,设计了一个个性化旅游推荐平台,从对用户的数据进行获取、处理、建模入手,数据源主要通过猫途鹰平台抓取获得,通过功能设计、数据设计,构建其个性化推荐旅游系统,最后综合处理用户行为和兴趣偏好之后对用户进行推荐服务。
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