TOP32【优秀毕业论文】个性化学习服务推荐系统中用户兴趣模型的设计和实现.docx文档免费在线阅读

它根据用户的偏好知识结构和学习行为等因素向用户推荐其感兴趣的课程知识点等各种在线学习资源。

在该系统中由用户主动提供或个性化推荐系统采集。

个性化推荐系统把用户兴趣模型中的兴趣信息与推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。

图个性化推推荐服务，年，等人推出了个性化推荐系统。

如图所示，个性化推荐系统主要分为三个模块，分别为用户兴趣建模模块推荐对象建模模块和推荐算法模块。

用户的偏好信息求。

推荐系统的概念最早出现在电子商务领域，意指通过电商平台向客户提供商品信息和建议，帮助用户进行购买决策，实质上是个模拟销售员帮助顾客完成购买行为的过程。

为了发掘用户潜在的兴趣并为用户提供个性化，用户的需求在不断变化，用户在此时与彼时很可能有着不同的需求，这使得运营商向用户推送学习服务资源存在很大难度。

个性化推荐服务可以提高服务质量改善用户体验，因此在线学习领域对于个性化推荐服务有很大的需领域多的特点，并且存在多个不同学习服务资源讲述相同内容的情况，这使得用户难以对学习资源做出选择甚至用户并不完全清楚自己想获得什么样的学习服务资源，这使得用户不知道如何获得自己想要的学习服务资源同时户对于网络服务的质量要求越来越高，最自身用户体验的需求越来越强烈。

在线教育领域的运营商为学习用户提供数量众多的学习服务，用户得以在线学习新知识。

然而在当前信息爆炸的时代，学习服务资源也有着数量大覆盖布情况比例表非顺序有效浏览行为分析表存在节点关系的非顺序有效浏览行为分布情况表对用户的有效浏览行为的预测结果统计第章引言第章引言选题背景随着信息技术的迅猛发展互联网的深度普及，互联网用节课图为的用户的部分兴趣记录图为的用户的部分浏览行为图为的用户的兴趣度数据记录图对非顺序有效浏览行为的预测准确率表记忆的遗忘进程表用户浏览行为的分布情况比例表用户有效浏览行为的分现用户兴趣的过程图用户行为对兴趣模型的影响图顶你学堂中慕课语言程序设计的主页图知识结构部分图处理前的部分用户浏览行为记录图处理后的部分用户浏览行为记录图语言程序设计部分小结展望参考文献致谢北京大学学位论文原创性声明和使用授权说明图表目录图表目录图个性化推荐系统的通用模型图知识点与学习服务的关联关系图知识结构图艾宾浩斯遗忘曲线图时间窗口图用户兴趣模型的基本结构图发度的影响时间窗口的调整与滑动时间窗口的调整时间窗口的滑动短期兴趣的滤除转变与长期兴趣的遗忘长期兴趣的度量本章小结第五章验证与评估实验准备实验方案及评估标准实验结果与分析本章小结第六章总结与展望全文总转变及长期兴趣的遗忘长期兴趣的度量本章小结第四章用户兴趣模型的实现用户行为对兴趣模型的影响用户新兴趣的发现相关兴趣度的调整硕士学位论文用户浏览行为规则的发现及权重计算对其他相关知识节点的预估兴趣类用户的兴趣漂移时间窗口法遗忘算法本章小节第三章用户兴趣模型的设计用户兴趣模型的定义用户兴趣随用户行为的漂移用户行为的选取用户行为对兴趣模型的影响时间窗口的调整与滑动用户兴趣随时间的漂移短期兴趣的滤除，目录目录第章引言选题背景研究意义研究内容论文结构本章小节第二章文献综述用户兴趣模型兴趣理论用户兴趣模型的表示方法基于时间维度的用户兴趣模型分，目录目录第章引言选题背景研究意义研究内容论文结构本章小节第二章文献综述用户兴趣模型兴趣理论用户兴趣模型的表示方法基于时间维度的用户兴趣模型分类用户的兴趣漂移时间窗口法遗忘算法本章小节第三章用户兴趣模型的设计用户兴趣模型的定义用户兴趣随用户行为的漂移用户行为的选取用户行为对兴趣模型的影响时间窗口的调整与滑动用户兴趣随时间的漂移短期兴趣的滤除转变及长期兴趣的遗忘长期兴趣的度量本章小结第四章用户兴趣模型的实现用户行为对兴趣模型的影响用户新兴趣的发现相关兴趣度的调整硕士学位论文用户浏览行为规则的发现及权重计算对其他相关知识节点的预估兴趣度的影响时间窗口的调整与滑动时间窗口的调整时间窗口的滑动短期兴趣的滤除转变与长期兴趣的遗忘长期兴趣的度量本章小结第五章验证与评估实验准备实验方案及评估标准实验结果与分析本章小结第六章总结与展望全文总结展望参考文献致谢北京大学学位论文原创性声明和使用授权说明图表目录图表目录图个性化推荐系统的通用模型图知识点与学习服务的关联关系图知识结构图艾宾浩斯遗忘曲线图时间窗口图用户兴趣模型的基本结构图发现用户兴趣的过程图用户行为对兴趣模型的影响图顶你学堂中慕课语言程序设计的主页图知识结构部分图处理前的部分用户浏览行为记录图处理后的部分用户浏览行为记录图语言程序设计部分小节课图为的用户的部分兴趣记录图为的用户的部分浏览行为图为的用户的兴趣度数据记录图对非顺序有效浏览行为的预测准确率表记忆的遗忘进程表用户浏览行为的分布情况比例表用户有效浏览行为的分布情况比例表非顺序有效浏览行为分析表存在节点关系的非顺序有效浏览行为分布情况表对用户的有效浏览行为的预测结果统计第章引言第章引言选题背景随着信息技术的迅猛发展互联网的深度普及，互联网用户对于网络服务的质量要求越来越高，最自身用户体验的需求越来越强烈。

在线教育领域的运营商为学习用户提供数量众多的学习服务，用户得以在线学习新知识。

然而在当前信息爆炸的时代，学习服务资源也有着数量大覆盖领域多的特点，并且存在多个不同学习服务资源讲述相同内容的情况，这使得用户难以对学习资源做出选择甚至用户并不完全清楚自己想获得什么样的学习服务资源，这使得用户不知道如何获得自己想要的学习服务资源同时，用户的需求在不断变化，用户在此时与彼时很可能有着不同的需求，这使得运营商向用户推送学习服务资源存在很大难度。

个性化推荐服务可以提高服务质量改善用户体验，因此在线学习领域对于个性化推荐服务有很大的需求。

推荐系统的概念最早出现在电子商务领域，意指通过电商平台向客户提供商品信息和建议，帮助用户进行购买决策，实质上是个模拟销售员帮助顾客完成购买行为的过程。

为了发掘用户潜在的兴趣并为用户提供个性化推荐服务，年，等人推出了个性化推荐系统。

如图所示，个性化推荐系统主要分为三个模块，分别为用户兴趣建模模块推荐对象建模模块和推荐算法模块。

用户的偏好信息由用户主动提供或个性化推荐系统采集。

个性化推荐系统把用户兴趣模型中的兴趣信息与推荐对象模型中的特征信息匹配，同时使用相应的推荐算法进行计算筛选，找到用户可能感兴趣的推荐对象，然后推荐给用户。

图个性化推荐系统的通用模型硕士学位论文个性化推荐系统应用于在线教育领域，就有了个性化学习服务推荐系统。

它根据用户的偏好知识结构和学习行为等因素向用户推荐其感兴趣的课程知识点等各种在线学习资源。

在该系统中，由于用户兴趣不断变化，这种变化不仅仅是对事物感兴趣的程度上的变化，甚至还会有对感兴趣的事物的范围的变化，导致系统难以获取准确的用户兴趣信息，所以用户兴趣模型是学习服务推荐系统能否有效推荐满足用户学习需求的学习服务的关键。

基于不合理的用户兴趣模型的推荐服务，其结果也极可能是与用户的兴趣不相符的，甚至可能是极不准确的，这不但导致个性化推荐的初衷不能实现，而且制造了更多垃圾信息，甚至加深了用户对于学习服务选择的困惑，使得用户体验下降，其结果适得其反。

本文的研究内容即设计个用户兴趣模型，并将其实现，该模型可作为个性化学习服务推荐系统的部分，为之后的推荐算法提供用户兴趣数据。

本文选题来源于国家自然科学基金青年基金项目基于用户兴趣漂移的知识结构和个性化学习服务推荐项目编号。

研究意义根据用户兴趣的漂移建立用户兴趣模型，可以丰富用户模型理论的内涵。

建立用户兴趣模型是个性化推荐的前提和基础，对用户行为预测有重要的数据支撑作用，用户兴趣模型的好坏能够很大程度决定推荐算法的推荐结果的优劣。

个好的用户兴趣模型，能够准确的描述用户的兴趣偏好，使得推荐算法的推荐内容更有可能符合用户的兴趣偏好，从而使得推荐内容被用户采纳。

对于电子商务音乐推荐新闻推送等领域的用户模型构建有定的借鉴意义。

研究内容本文的研究内容即设计个新的用户兴趣模型，并将其实现及进行验证。

本文拟提出的用户兴趣是基于混合兴趣模型的，将兴趣分为短期模型和长期模型，通过分析用户在线学习过程中的行为对用户的兴趣模型进行动态维护。

动态维护包括用户短期兴趣的发现度量滤除与长期兴趣的度量和遗忘等内容，还包括用户短期兴趣向长期兴趣的转变。

本文的主要研究内容包括以下三个部分用户兴趣模型的设计，即参考目前的相关研究方法及已提出的用户兴趣模型，结合知识结构理论，提出新的用户兴趣模型。

这部分工作包括确定用户兴趣模型朱华宇，孙正兴，张福炎个基于向量空间模型的中文文本自动分类系统计算机工程，吴丽花，刘鲁等基于动态自组织映射网的用户兴趣建模方法计算机集成制造系统王秀丽，罗方芳，宁正元基于模糊角分类的神经网络用户兴趣模型分类方法计算机应硕士学位论文用，陈峰，赵恒凯，余小清等基于本体的用户兴趣模型构建研究计算机工程黄津津，刘云，詹永照基于本体的环境个性化服务处理方法计算机应用研究，王梓，高金平，陈钊基于复合关键词向量空间的林产品贸易网站用户兴趣模型计算机工程与科学王昕光基于关键词依赖的用户兴趣模型建模方法的研究上海上海交通大学大学，赵欣欣，索红光，刘玉树等基于带权语义距离的网页预取方法北京理工大学学报卫国平，陈俊杰，张健基于概念语义的用户兴趣模型的研究电脑开发与应用陈智，隋光远，皮秀云论知识点是人的认知单位心理科学朱郑州，吴开贵，吴中福等基于知识点本体的个性化课程组织方法计算机科学，费洪晓，戴弋，穆珺等