基于知识水平的个性化试题推荐系统的研究与实现
这是一篇关于个性化推荐,知识水平,推荐策略,教育理论的论文, 主要内容为在互联网行业高度发达的今天,人们已经步入大数据时代,大数据应用日益广泛,信息爆炸与大数据技术普及共同推动个性化推荐技术不断向前发展,各个领域的在线推荐系统使人们的日常生活变得更加便捷,帮助人们筛选信息,提高了用户的满意度。教育领域的发展同样如此,在海量的电子教学资源中,如何让师生迅速充分利用对自己有价值的资源成为人们关注的焦点,也成为近几年教育领域内研究的热点之一。本文以相关教育理论为基础,对国内外在线学习和个性化推荐的现状进行了深入的研究和分析,发现尽管许多在线平台都在自己系统中引入了推荐算法,但是在教育领域内,当前的教育系统使用单一的推荐算法已不能满足当前需求。如基于协同过滤的试题推荐算法,忽视学生知识掌握水平的信息,只靠相似的评分和资源的固有属性来推荐,很容易推荐一些非常简单或非常难的习题,造成推荐结果不够合理;利用知识追踪方法推荐试题,可以建模预测个人的知识水平,忽视了学生群体之间的相似性。另外,现有的试题推荐策略主要是靠专家制定或针对试题资源评分的高低进行排序,因此很难依据学生知识水平变化情况及时对策略方向进行相对应的调整。据此本文提出了基于知识水平的个性化试题推荐系统的研究与实现。通过对几种典型推荐算法的全面分析,并阐述了它们的工作原理以及算法的优缺点,通过结合不同的算法,实现了算法的优缺点以及功能互补,从而大大提高了推荐的效率和质量。并结合相关教育学理论制定试题推荐策略,设计了一个符合教育理论的个性化试题推荐系统。具体来说,首先,基于用户的历史答题数据,利用深度知识追踪模型对学生的知识水平进行建模,然后引入Canopy-K-means聚类算法来降低用户相似度计算的复杂度,从而大大提高了系统的运算效能。最后,采用基于用户的协同过滤算法,从当前用户所在的集群中寻找与其知识水平相似的用户,结合个人知识水平和相似学生群体的知识水平对学生的试题得分进行预测。在试题推荐策略中,针对性对目标学生进行个性化推荐,分别推荐用于拓展提高的题目和用于复习巩固的题目。前者依托程序教学理论和人本主义学习理论,选择适宜难度的试题进行推荐,用于学生拓展提高。后者依据遗忘曲线,向学生推荐遗忘程度较高的已答试题,用于学生复习巩固,最终产生个性化推荐的效果。本文结合系统需求分析,设计实现了基于知识水平的个性化试题推荐系统。推荐系统主要分为三大模块,包括管理员端、教师端和学生端。学生端为学生提供了在线考试、试题推荐、错题本等功能;教师端为教师提供了题库管理、试卷管理等功能;管理员端为管理员提供了教师管理和学生管理等功能。本系统主要采用Java语言开发,前后端分别使用Bootstrap和SSM框架进行搭建,并在算法和技术选择上关注了对系统流畅度、数据处理方面的影响。综上所述,本文通过大量的理论研究,开展相应的对比实验以及对推荐系统进行相关测试,实现了一个基于知识水平的个性化试题推荐系统。本研究可以为用户推荐符合其知识水平的试题,可以有效的提升学习质量。
直播平台供应链推荐销售模式选择与服务策略研究
这是一篇关于直播平台,模式选择,推荐策略,平台供应链,Stackelberg博弈的论文, 主要内容为互联网技术的升级与发展使得直播销售成为新零售业发展的新趋势。直播平台作为品牌商销售商品的新场所,其在向成熟的新型电子商务体系的发展过程中,探索出了一套区别于传统电商平台的独特销售模式:以平台推荐为基础的销售模式。然而在新零售市场中,面对传统电商平台的竞争,直播平台如何依据自身的推荐成本、平台佣金率及电商平台是否引入直播竞争等因素决策最优的销售模式和推荐策略具有重要现实意义。因此从直播平台供应链视角出发,针对单一直播平台、有无直播竞争的双平台,探究在推荐成本、平台佣金率、推荐费用及消费者购买率等因素影响下推荐销售模式选择与推荐服务策略问题。本文以直播平台为研究对象,通过使用消费者效用函数、Stackelberg博弈及最优化方法,建立不同模式下直播平台和品牌商之间的博弈模型。在消费者需求函数的基础上,得到平台供应链中各成员的利润函数,进而求得各模式下直播平台的最优推荐水平、品牌商的最优售价以及各成员利润。通过分析和比较得到直播平台在不同条件影响下的最优模式选择和推荐策略。具体研究内容如下:研究了单一平台的推荐销售模式选择与服务策略。针对单一直播平台和单一品牌商组成的平台供应链,分别构建集中决策模式模型及两种分散决策模式模型:以品牌商为主导的Stackelberg模型、以直播平台为主导的Stackelberg模型。利用逆向归纳法求解不同权力结构下品牌商的最优售价、直播平台的最优推荐水平及利润,比较不同模式下均衡解的大小关系,并分析推荐佣金影响下单一直播平台的销售模式选择与推荐策略。研究发现:双重边际效应的影响导致分散决策下的供应链系统利润低于集中决策下的利润,直播平台在集中决策下可以实现利润的最大化。推荐佣金直接影响分散决策模式和集中决策模式下各成员的均衡决策,尤其对以直播平台为主导的决策模式影响更大。此外,设计了一个佣金协调机制能够实现对分散决策的良性协调,实现供应链与各成员的利润最优。研究了无直播竞争下平台的推荐销售模式选择与服务策略。考虑无直播竞争下直播平台的两种推荐销售模式:独家推荐模式和非独家推荐模式。建立了平台与品牌商之间的博弈模型,分析推荐成本系数、直播平台佣金率、推荐费用等因素对商品最优售价和平台的最优推荐水平的影响,以此得到在不同条件下直播平台的最优模式选择与推荐策略。研究发现:直播平台的模式选择主要受到推荐成本系数的影响,当推荐成本系数较大时应选择独家推荐模式,当推荐成本系数较小时应选择非独家推荐模式;若推荐成本系数和直播平台佣金率同时变化时,直播平台无法与电商平台的品牌商实现合作,但在推荐成本系数和直播平台推荐费用同时变化时,直播平台与电商平台的品牌商可以在非独家推荐模式下达成合作共赢;在一定条件下,电商平台的利润会随着推荐成本系数的增加而降低;推荐费用对商品售价和最优推荐水平方面的影响和对品牌商利润的影响相反。研究了直播竞争下平台的推荐销售模式选择与服务策略。构建直播平台在直播竞争下独家推荐模式和非独家推荐模式的博弈模型,分析和求解直播竞争下平台的最优推荐水平和商品最优售价。进而探究在推荐成本系数、直播平台佣金率、推荐费用等因素的影响下,直播平台的最优销售模式选择与推荐策略。研究发现:直播平台的模式选择受到多种因素的影响,直播平台在推荐成本系数较小、直播平台佣金率较小或推荐费用较大时应当选择非独家推荐模式,否则应当选择独家推荐模式。直播平台和电商平台的品牌商可以在多种条件下实现非独家推荐模式的合作双赢。改变供应链成员的决策顺序不会改变模型的结论,但若考虑直播平台在非独家推荐模式下提供两种不同的商品推荐水平,则二者均随直播平台佣金率的增加而降低。通过研究直播平台在不同条件下的推荐销售模式选择与服务策略问题,可以为直播平台在推荐销售模式的选择方面提供一定的指导,并为其在电子商务的运营管理方面提供相关的管理启示。
基于混合推荐模式的汽车类文章推荐系统的设计与实现
这是一篇关于混合推荐模式,推荐策略,并行计算,推荐效果数据可视化,推荐系统的论文, 主要内容为随着汽车产业的迅猛发展以及人们经济水平的提升,汽车已经越来越多地进入普通的家庭,人们对于汽车类资讯文章的需求也与日俱增,而汽车媒体在移动互联网的快速发展下也展现出了勃勃生机,面对以上形势,开发基于汽车资讯类手机APP(Application,应用程序)的汽车类文章推荐系统不仅能够帮助用户从海量汽车信息中抽取出感兴趣的内容,也为汽车资讯类手机APP带来了效益的提升,从而实现了用户和企业的双赢局面。随着推荐系统的不断发展,涌现出了各种各样的推荐策略,每种推荐策略均有其各自的优缺点,因此,为了弥补各种推荐策略的不足之处,在本次项目中使用混合推荐模式将多种推荐策略结合起来共同为用户产生推荐,使用的推荐策略主要包括基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐以及基于关联规则的推荐,其中基于内容的推荐根据内容特征的不同又分为基于关键词特征的推荐以及基于车标签特征的推荐。作者完成了基于混合推荐模式的汽车类文章推荐系统的数据同步与处理模块、推荐策略离线计算模块、推荐引擎模块以及推荐后台管理模块的需求分析、设计、实现以及测试的工作,其中本项目的核心模块是推荐策略离线计算模块,该模块使用MapReduce计算框架实现了对多种推荐策略的分布式并行计算。推荐引擎模块使用Spring Boot框架作为服务端框架,并结合推荐策略离线计算的结果实现了个性化推荐、相关推荐等功能。数据同步与处理模块实现了多种数据的同步与处理,为用户兴趣挖掘以及推荐策略的计算提供了数据基础。推荐后台管理模块以推荐效果监控为核心功能,使用ECharts工具实现了推荐效果数据可视化以及对推荐系统相关数据的管理,方便开发者根据推荐效果反馈对推荐系统进行改进。本项目实现的基于混合推荐模式的汽车类文章推荐系统与大数据平台结合通过分析用户历史行为,为用户建立专属的兴趣模型,从而在信息严重过载的时代下为用户提供专属的推荐服务,并致力于在实际应用过程中促进汽车资讯类手机APP的用户满意度以及点击率的提升。
基于混合推荐模式的汽车类文章推荐系统的设计与实现
这是一篇关于混合推荐模式,推荐策略,并行计算,推荐效果数据可视化,推荐系统的论文, 主要内容为随着汽车产业的迅猛发展以及人们经济水平的提升,汽车已经越来越多地进入普通的家庭,人们对于汽车类资讯文章的需求也与日俱增,而汽车媒体在移动互联网的快速发展下也展现出了勃勃生机,面对以上形势,开发基于汽车资讯类手机APP(Application,应用程序)的汽车类文章推荐系统不仅能够帮助用户从海量汽车信息中抽取出感兴趣的内容,也为汽车资讯类手机APP带来了效益的提升,从而实现了用户和企业的双赢局面。随着推荐系统的不断发展,涌现出了各种各样的推荐策略,每种推荐策略均有其各自的优缺点,因此,为了弥补各种推荐策略的不足之处,在本次项目中使用混合推荐模式将多种推荐策略结合起来共同为用户产生推荐,使用的推荐策略主要包括基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐以及基于关联规则的推荐,其中基于内容的推荐根据内容特征的不同又分为基于关键词特征的推荐以及基于车标签特征的推荐。作者完成了基于混合推荐模式的汽车类文章推荐系统的数据同步与处理模块、推荐策略离线计算模块、推荐引擎模块以及推荐后台管理模块的需求分析、设计、实现以及测试的工作,其中本项目的核心模块是推荐策略离线计算模块,该模块使用MapReduce计算框架实现了对多种推荐策略的分布式并行计算。推荐引擎模块使用Spring Boot框架作为服务端框架,并结合推荐策略离线计算的结果实现了个性化推荐、相关推荐等功能。数据同步与处理模块实现了多种数据的同步与处理,为用户兴趣挖掘以及推荐策略的计算提供了数据基础。推荐后台管理模块以推荐效果监控为核心功能,使用ECharts工具实现了推荐效果数据可视化以及对推荐系统相关数据的管理,方便开发者根据推荐效果反馈对推荐系统进行改进。本项目实现的基于混合推荐模式的汽车类文章推荐系统与大数据平台结合通过分析用户历史行为,为用户建立专属的兴趣模型,从而在信息严重过载的时代下为用户提供专属的推荐服务,并致力于在实际应用过程中促进汽车资讯类手机APP的用户满意度以及点击率的提升。
基于知识水平的个性化试题推荐系统的研究与实现
这是一篇关于个性化推荐,知识水平,推荐策略,教育理论的论文, 主要内容为在互联网行业高度发达的今天,人们已经步入大数据时代,大数据应用日益广泛,信息爆炸与大数据技术普及共同推动个性化推荐技术不断向前发展,各个领域的在线推荐系统使人们的日常生活变得更加便捷,帮助人们筛选信息,提高了用户的满意度。教育领域的发展同样如此,在海量的电子教学资源中,如何让师生迅速充分利用对自己有价值的资源成为人们关注的焦点,也成为近几年教育领域内研究的热点之一。本文以相关教育理论为基础,对国内外在线学习和个性化推荐的现状进行了深入的研究和分析,发现尽管许多在线平台都在自己系统中引入了推荐算法,但是在教育领域内,当前的教育系统使用单一的推荐算法已不能满足当前需求。如基于协同过滤的试题推荐算法,忽视学生知识掌握水平的信息,只靠相似的评分和资源的固有属性来推荐,很容易推荐一些非常简单或非常难的习题,造成推荐结果不够合理;利用知识追踪方法推荐试题,可以建模预测个人的知识水平,忽视了学生群体之间的相似性。另外,现有的试题推荐策略主要是靠专家制定或针对试题资源评分的高低进行排序,因此很难依据学生知识水平变化情况及时对策略方向进行相对应的调整。据此本文提出了基于知识水平的个性化试题推荐系统的研究与实现。通过对几种典型推荐算法的全面分析,并阐述了它们的工作原理以及算法的优缺点,通过结合不同的算法,实现了算法的优缺点以及功能互补,从而大大提高了推荐的效率和质量。并结合相关教育学理论制定试题推荐策略,设计了一个符合教育理论的个性化试题推荐系统。具体来说,首先,基于用户的历史答题数据,利用深度知识追踪模型对学生的知识水平进行建模,然后引入Canopy-K-means聚类算法来降低用户相似度计算的复杂度,从而大大提高了系统的运算效能。最后,采用基于用户的协同过滤算法,从当前用户所在的集群中寻找与其知识水平相似的用户,结合个人知识水平和相似学生群体的知识水平对学生的试题得分进行预测。在试题推荐策略中,针对性对目标学生进行个性化推荐,分别推荐用于拓展提高的题目和用于复习巩固的题目。前者依托程序教学理论和人本主义学习理论,选择适宜难度的试题进行推荐,用于学生拓展提高。后者依据遗忘曲线,向学生推荐遗忘程度较高的已答试题,用于学生复习巩固,最终产生个性化推荐的效果。本文结合系统需求分析,设计实现了基于知识水平的个性化试题推荐系统。推荐系统主要分为三大模块,包括管理员端、教师端和学生端。学生端为学生提供了在线考试、试题推荐、错题本等功能;教师端为教师提供了题库管理、试卷管理等功能;管理员端为管理员提供了教师管理和学生管理等功能。本系统主要采用Java语言开发,前后端分别使用Bootstrap和SSM框架进行搭建,并在算法和技术选择上关注了对系统流畅度、数据处理方面的影响。综上所述,本文通过大量的理论研究,开展相应的对比实验以及对推荐系统进行相关测试,实现了一个基于知识水平的个性化试题推荐系统。本研究可以为用户推荐符合其知识水平的试题,可以有效的提升学习质量。
直播平台供应链推荐销售模式选择与服务策略研究
这是一篇关于直播平台,模式选择,推荐策略,平台供应链,Stackelberg博弈的论文, 主要内容为互联网技术的升级与发展使得直播销售成为新零售业发展的新趋势。直播平台作为品牌商销售商品的新场所,其在向成熟的新型电子商务体系的发展过程中,探索出了一套区别于传统电商平台的独特销售模式:以平台推荐为基础的销售模式。然而在新零售市场中,面对传统电商平台的竞争,直播平台如何依据自身的推荐成本、平台佣金率及电商平台是否引入直播竞争等因素决策最优的销售模式和推荐策略具有重要现实意义。因此从直播平台供应链视角出发,针对单一直播平台、有无直播竞争的双平台,探究在推荐成本、平台佣金率、推荐费用及消费者购买率等因素影响下推荐销售模式选择与推荐服务策略问题。本文以直播平台为研究对象,通过使用消费者效用函数、Stackelberg博弈及最优化方法,建立不同模式下直播平台和品牌商之间的博弈模型。在消费者需求函数的基础上,得到平台供应链中各成员的利润函数,进而求得各模式下直播平台的最优推荐水平、品牌商的最优售价以及各成员利润。通过分析和比较得到直播平台在不同条件影响下的最优模式选择和推荐策略。具体研究内容如下:研究了单一平台的推荐销售模式选择与服务策略。针对单一直播平台和单一品牌商组成的平台供应链,分别构建集中决策模式模型及两种分散决策模式模型:以品牌商为主导的Stackelberg模型、以直播平台为主导的Stackelberg模型。利用逆向归纳法求解不同权力结构下品牌商的最优售价、直播平台的最优推荐水平及利润,比较不同模式下均衡解的大小关系,并分析推荐佣金影响下单一直播平台的销售模式选择与推荐策略。研究发现:双重边际效应的影响导致分散决策下的供应链系统利润低于集中决策下的利润,直播平台在集中决策下可以实现利润的最大化。推荐佣金直接影响分散决策模式和集中决策模式下各成员的均衡决策,尤其对以直播平台为主导的决策模式影响更大。此外,设计了一个佣金协调机制能够实现对分散决策的良性协调,实现供应链与各成员的利润最优。研究了无直播竞争下平台的推荐销售模式选择与服务策略。考虑无直播竞争下直播平台的两种推荐销售模式:独家推荐模式和非独家推荐模式。建立了平台与品牌商之间的博弈模型,分析推荐成本系数、直播平台佣金率、推荐费用等因素对商品最优售价和平台的最优推荐水平的影响,以此得到在不同条件下直播平台的最优模式选择与推荐策略。研究发现:直播平台的模式选择主要受到推荐成本系数的影响,当推荐成本系数较大时应选择独家推荐模式,当推荐成本系数较小时应选择非独家推荐模式;若推荐成本系数和直播平台佣金率同时变化时,直播平台无法与电商平台的品牌商实现合作,但在推荐成本系数和直播平台推荐费用同时变化时,直播平台与电商平台的品牌商可以在非独家推荐模式下达成合作共赢;在一定条件下,电商平台的利润会随着推荐成本系数的增加而降低;推荐费用对商品售价和最优推荐水平方面的影响和对品牌商利润的影响相反。研究了直播竞争下平台的推荐销售模式选择与服务策略。构建直播平台在直播竞争下独家推荐模式和非独家推荐模式的博弈模型,分析和求解直播竞争下平台的最优推荐水平和商品最优售价。进而探究在推荐成本系数、直播平台佣金率、推荐费用等因素的影响下,直播平台的最优销售模式选择与推荐策略。研究发现:直播平台的模式选择受到多种因素的影响,直播平台在推荐成本系数较小、直播平台佣金率较小或推荐费用较大时应当选择非独家推荐模式,否则应当选择独家推荐模式。直播平台和电商平台的品牌商可以在多种条件下实现非独家推荐模式的合作双赢。改变供应链成员的决策顺序不会改变模型的结论,但若考虑直播平台在非独家推荐模式下提供两种不同的商品推荐水平,则二者均随直播平台佣金率的增加而降低。通过研究直播平台在不同条件下的推荐销售模式选择与服务策略问题,可以为直播平台在推荐销售模式的选择方面提供一定的指导,并为其在电子商务的运营管理方面提供相关的管理启示。
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