基于协同过滤的教学资源个性化推荐技术的研究及应用

互联网给人们提供了丰富的信息资源,它已成为人们获取信息的重要途径。随着互联网上信息数量的激增,信息搜索技术面临着越来越大的挑战,传统的搜索引擎很难满足用户个性化的需求,人们要准确、快速的找到自己所需要的资源越来越困难,所以推荐技术应运而生,并显示出了强大的生命力。推荐技术根据用户已有的信息,对目标用户感兴趣的信息进行推荐,帮助用户更方便的找到所需要的信息。 本文将推荐应用于教育信息化领域。教学资源作为教育信息化的一个组成部分,在教学中发挥着重要的作用。网络教学平台中包含了大量的教学资源,但是通常给用户提供的都是相同的资源。由于用户的兴趣爱好有差异,所以对教学资源的需求也不尽相同。 在众多的推荐技术中,协同过滤技术是应用最为广泛的一项个性化推荐技术。通过运用协同过滤技术,可以帮助用户发现潜在的兴趣爱好并做出推荐,让用户在大量的教学资源中迅速、准确的找到适合自己学习的资源,满足了用户对个性化服务的需求。 本文对网络教学平台的用户进行研究,分析了这一特定群体的特点,并且结合教学资源的项目特征,设计了具体的推荐流程,并对推荐过程中所要用到的相似度算法进行改进,提出了一种基于用户和基于项目的混合协同过滤个性化推荐算法。它可以有效的避免协同过滤算法面临的稀疏矩阵的问题。最后本文基于Apache Mahout构建了自己的推荐引擎,对改进的算法进行实现,并通过设计实验,对得到实验数据进行分析,证明了该算法的有效性。