作者：许驰; 倪礼豪模糊集合协同过滤网络教材
摘要：一直困扰网络学习系统的是如何满足学习者个性化的学习需求,现在常见的方法是通过网页日志分析学习者行为,然后推荐合适的课程内容给学习者。本研究将提出一种新的分析学习者行为的方法,它不是基于某个学习者的行为分析,而是通过协同过滤技术找出和在线学习者有类似兴趣的其他学习者,将一部分在线学习者的经验推荐给其他在线学习者。研究将协同过滤技术和模糊集合技术集成到一起来构建一个课程推荐系统。本研究给出的模型包括三部分:数据预处理、教学单元推论和教学单元预测。预处理包括数据清除和每个教学单元模糊值的计算。教学单元推论以教学单元的数据计算教学单元间的相似度。教学单元预测提供在线用户未学习的学习单元推荐列表。本研究也运用'立即击中率'和'后续击中率'评估推荐质量。实验结果显示建议的方法比未使用时间信息的传统协同过滤效果较好。
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