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基于本体的个性化信息推荐系统研究

基于本体的个性化信息推荐系统研究
基于本体的个性化信息推荐系统研究

基于本体的个性化信息推荐系统研究

【摘要】本文从本体的概念出发,在分析传统信息推荐系统弊端的基础上,将本体与信息推荐系统融合,克服了传统信息推荐技术的不足之处,构建了基于本体的个性化信息推荐系统模型,使文档信息和用户模型的匹配成为了语义层次的匹配,以期能为提高信息推荐系统的精准度提供帮助。

【关键词】本体;个性化信息系统;信息推荐系统

互联网近十来的飞速发展,使之成为了人们获取信息的主要渠道之一。人们在互联网上获取信息不仅方便,而且得到的信息量比较全面,最重要的是互联网上的信息查询不受时间和空间的限制。同时,网络信息的海量性增加了用户信息查询的负担,导致了人们很难在浩淼的信息海洋中找到自己真正感兴趣的信息。用户对信息有不同的需求,而现在互联网对用户的表达相同的信息查询需求返回的是同样的信息内容,不会考虑用户的个性化。在科技飞速发展的环境下,我们不仅要满足用户信息查询的方便性的要求,还要在实现这个前提下尽量保证返回信息的质量,这样个性化的信息服务就应时而生。个性化的信息服务因能根据用户的不同信息查询需求返回用户真正感兴趣的信息而逐渐取代了传统的信息服务模式成为一种新的信息服务方式。

1.本体的概念及应用

从20世纪90年代初ontology(本体)引入计算机领域以来,不同研究者给ontology(本体)的定义虽然形式各不相同,但从真正涵义上来讲都是统一的,他们都认为本体都是对一个共享的概念模型的形式化描述。即本体的本质是概念模型。它对某个领域的具体的现象或知识进行抽象,形成该领域人们共同认可的概念或知识及其之间的关系,最后形成计算机可读的一种描述。简而言之,Ontology(本体)就是从不同层次形式化描述领域内的概念,概念含义及之间关系的理论,是领域内部各个概念之间进行交流的语义基础,这就把简单的术语明确到了某个领域。本体是以获取所属领域内的知识,提供对该领域的共同理解为目标的。

本体是用计算机可以理解的形式化语言来描述概念的,解决了人与计算机,计算机与计算机之间的沟通问题,所以被应用在信息交流的很多领域。本体能够明确概念的含义及概念之间的关系,所以在信息检索中引入本体理论后,用来描述查询需求的关键词之间的语义关系会更加明确,可以建立词语间的网状结构,这就提高了检索提问式的有效性和准确性。同时信息检索系统引入本体后能为用户提供多个检索口,用户不仅可以直接从自己比较熟悉的检索口进入系统查询信息,也可以比较完整地找到自己真正需要的信息。另一方面本体也为词语、术语的标准化、形式化提供了理论基础,在信息检索过程中,系统可以参照本体对异构信息进行标引,整合,解决了异构信息之间的交流问题,从而帮助用户在异构信息源中查询信息。领域本体的使用不仅使专业领域内问题的研究变地更加确定,也能够帮助多领域间的信息集成,交流和合作,即使是新用户也能简便而全

个性化推荐系统分析与设计

课程设计报告 课程名称系统分析设计与开发方法 课题名称个性化推荐系统的分析与设计 专业信息管理与信息系统 班级1002 学号201003110215 姓名黄天玲 指导教师唐志航 2014年元月4 日

一、设计内容与设计要求 1.设计内容: 见附录 2.设计要求: 1).设计正确,方案合理。 2).界面友好,使用方便。 3).建模语言精炼,结构清晰。 4).设计报告4000字以上,含建模语言说明,用户使用说明,UML建模图。 5).上机演示。 二、进度安排 第十七周星期四下午:课题讲解,查阅资料、系统分析 星期五上午:总体设计、详细设计 第十八周星期一:建模,上机调试、撰写课程设计报告 星期二下午:答辩 附: 课程设计报告装订顺序:封面、任务书、目录、正文、评分、附件(A4大小的图纸及程序清单)。 正文的格式:一级标题用3号黑体,二级标题用四号宋体加粗,正文用小四号宋体;行距为22。

设计课题:个性化推荐系统的分析与设计 一、问题描述: 对网络购物个性化推荐系统进行分析与设计,对购物流程进行分析,对购物中关键环节进行设计,实现对商品的录入、显示、修改、排序、保存、销售、售后服务以及客户管理等操作实现推荐结果准确性、推荐结果多样性、用户交互度、系统界面设计、系统交互设计、推荐透明度(推荐解释)。 二、功能要求: 1、用UML完成一个小型团购系统的分析、设计。 2、写出系统需求报告,说明系统的功能。 3、通过面向对象的分析和设计建立系统模型。 4、画出完整的用例图、类图、对象图、包图;及时序图、协作图、状态图、活动图;及组件图和配置图) 三、建模提示: 1、使用Enterprise Architect 8.0建模。 2、使用 Ration Rose 或StarUML建模。 四、其它 对该系统有兴趣的同学可以在实现上述基本功能后,完善系统的其它功能,特别是售后以及客户关系管理。

个性化音乐推荐系统设计与实现

个性化音乐推荐系统设计与实现 摘要 21世纪是信息化时代,随着信息技术和网络技术的发展,信息化已经渗透到人们日常生活的各个方面,与人们的日常生活早已建立了离不开的联系。对网络音乐服务来说,不管是音乐下载服务,或者是网络音乐电台服务,都需要用到优秀的内容推荐系统去辅助整个系统。个性化音乐推荐系统是目前最流行的应用方法之一。同时音乐成为重要的媒介与朋友交流文化,所以很多SNS应用当中将音乐服务添加到里面。 本系统采用SSH框架组合进行设计,基于Java Web技术,系统使用UML建模。本系统的功能模块主要包括:音乐上传、单曲管理、个人信息维护、收集歌曲信息、音乐检索以及系统推荐等。音乐上传利用JavaScript脚本定义了一个函数,单曲管理在action中定义一个方法,系统推荐是利用协同过滤算法来进行的。 整个系统主要实现了从用户注册和登录、检索音乐到收听音乐、评分音乐,个性化推荐的整个音乐系统,管理员可使用系统后台对音乐歌曲信息进行修改、会员信息修改、系统推荐等进行有效的管理。很大程度上提高了对音乐管理的效率,符合了广大用户们的基本需求。 关键词:SSH框架,音乐系统,协同过滤,MVC模式

DESIGN AND INPLEMENTATION OF PERSONALIZED MUSIC RECOMMENDATION SYSTEM Abstract The 21st century is the era of information, with the development of information technology and network technology, it has penetrated into every aspect of daily life, with people in daily life has been inextricably linked to the the Internet music service, whether it is music download service, or network music radio service, all need to use the excellent content recommendation system to support the whole system. Personalized music recommendation system is one of the most popular applications. At the same time music has become an important medium of communication with friends culture, so many SNS applications when the music services added to the inside. The system uses a combination of SSH framework design, based on Java Web technology,system used UML modeling. Site function modules include: Music upload, music management,personal information maintenance, collecting music information, music search and system recommend. The entire site is simple, user-friendly, flexible and practical. The main achievement of the user registration and login, retrieve music to listen to music, the whole comment is called online music listening processes, and system administrators can use the background information on the goods, membership information, message information, and effective management. Greatly improving the efficiency of music management, in line with the needs of customers. Keywords: SSH Framework,Music System,Collaborative Filtering,MVC Pattern

推荐系统调研报告及综述

推荐系统调研报告及综述 张永锋 清华大学计算机系人工智能研究所 zhangyf07@https://www.sodocs.net/doc/db5570160.html, 一、推荐系统概述 1.1 什么是推荐系统 推荐系统(Recommender System)的发展已经经历了近20年的时间,但是迄今为止仍没有人试图对推荐系统给出一个精确的定义。 广义上的推荐系统可以理解为是主动向用户推荐物品(Item)的系统,所推荐的物品可以是音乐、书籍、餐厅、活动、股票、数码产品、新闻条目等等,这依赖于具体的应用领域,推荐系统所推荐的物品或者对用户有帮助,或者用户可能感兴趣[1]。 随着电子商务规模的不断扩大,商品数量和种类不断增长,用户对于检索和推荐提出了更高的要求。由于不同用户在兴趣爱好、关注领域、个人经历等方面的不同,以满足不同用户的不同推荐需求为目的、不同人可以获得不同推荐为重要特征的个性化推荐系统(Personalized Recommender System)应运而生[1]。目前所说的推荐系统一般指个性化推荐系统。 1.2 推荐系统的发展历史 如果追根溯源,推荐系统的初端可以追溯到函数逼近理论、信息检索、预测理论等诸多学科中的一些延伸研究。 推荐系统成为一个相对独立的研究方向一般被认为始自1994年明尼苏达大学GroupLens研究组推出的GroupLens系统[2]。该系统有两大重要贡献:一是首次提出了基于协同过滤(Collaborative Filtering)来完成推荐任务的思想,二是为推荐问题建立了一个形式化的模型(见1.4)。基于该模型的协同过滤推荐引领了之后推荐系统在今后十几年的发展方向。 GroupLens所提出的推荐算法实际上就是目前人们时常提及的基于用户的协同过滤推荐算法(User-based Collaborative Filtering Algorithms),虽然论文本身并没有使用这样一个名字。在之后的十几年中,其它一些著名的协同过滤算法逐渐被提出,主要的有基于物品的协同过滤算法(Item-based Collaborative Filtering Algorithms)[3],基于矩阵分解的协同过滤算法(SVD-based/NMF-based, etc.)等等。当然,基于其它方法而非协同过滤的推荐算法也在不断地发展,这些方法之间的互补、融合也成为一个重要的研究方向,这些会在本文第二部分(推荐方法的分类)和第三部分(典型推荐算法概述及优缺点)中详细阐述。 目前,推荐算法已经已经被广泛集成到了很多商业应用系统中,比较著名的有Netflix在线视频推荐系统、Amazon网络购物商城等。实际上,大多数的电子商务平台尤其是网络购物平台,都不同程度地集成了推荐算法,如淘宝、京东商城等。Amazon发布的数据显示,亚马逊网络书城的推荐算法为亚马逊每年贡献近三十个百分点的创收。

个性化推荐系统研究综述

个性化推荐系统研究综述 【摘要】个性化推荐系统不仅在社会经济中具有重要的应用价值,而且也是一个非常值得研究的科学问题。给出个性化推荐系统的定义,国内外研究现状,同时阐述了推荐系统的推荐算法。最后对个性化推系统做出总结与展望。 【关键词】推荐系统;推荐算法;个性化 1.个性化推荐系统 1.1个性化推荐系统的概论 推荐系统是一种特殊形式的信息过滤系统(Information Filtering),推荐系统通过分析用户的历史兴趣和偏好信息,可以在项目空间中确定用户现在和将来可能会喜欢的项目,进而主动向用户提供相应的项目推荐服务[1]。传统推荐系统认为推荐系统通过获得用户个人兴趣,根据推荐算法,并对用户进行产品推荐。事实上,推荐系统不仅局限于单向的信息传递,还可以同时实现面向终端客户和面向企业的双向信息传递。 一个完整的推荐系统由3个部分组成:收集用户信息的行为记录模块,分析用户喜好的模型分析模块和推荐算法模块,其中推荐算法模块是推荐系统中最为核心的部分。推荐系统把用户模型中兴趣需求信息和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。 1.2国内外研究现状 推荐系统的研宄开始于上世纪90年代初期,推荐系统大量借鉴了相关领域的研宄成果,在推荐系统的研宄中广泛应用了认知科学、近似理论、信息检索、预测理论、管理科学以及市场建模等多个领域的知识。随着互联网的普及和电子商务的发展,推荐系统逐渐成为电子商务IT技术的一个重要研究内容,得到了越来越多研究者的关注。ACM从1999年开始每年召开一次电子商务的研讨会,其中关于电子商务推荐系统的研究文章占据了很大比重。个性化推荐研究直到20世纪90年代才被作为一个独立的概念提出来。最近的迅猛发展,来源于Web210技术的成熟。有了这个技术,用户不再是被动的网页浏览者,而是成为主动参与者[2]。 个性化推荐系统的研究内容和研究方向主要包括:(1)推荐系统的推荐精度和实时性是一对矛盾的研究;(2)推荐质量研究,例如在客户评价数据的极端稀疏性使得推荐系统无法产生有效的推荐,推荐系统的推荐质量难以保证;(3)多种数据多种技术集成性研究;(4)数据挖掘技术在个性化推荐系统中的应用问题,基于Web挖掘的推荐系统得到了越来越多研究者的关注;(5)由于推荐系统需要分析用户购买习惯和兴趣爱好,涉及到用户隐私问题,如何在提供推荐服务的

个性化推荐系统的文献综述

个性化推荐系统在电子商务网站中的应用研究 一、引言 随着Internet的普及,信息爆炸时代接踵而至,海量的信息同时呈现,使用户难以从中发现自己感兴趣的部分,甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。同样,随着电子商务迅猛发展,网站在为用户提供越来越多选择的同时,其结构也变得更加复杂,用户经常会迷失在大量的商品信息空间中,无法顺利找到自己需要的商品。 个性化推荐,被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一.推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发,代替用户去评估其从未看过的产品,使用户不只是被动的网页浏览者,而成为主动参与者。准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和需求,从而成为发现用户潜在的消费倾向,为其提供个性化服务。在日趋激烈的竞争环境下,个性化推荐系统已经不仅仅是一种商业营销手断,更重要的是可以增进用户的黏着性。本文对文献的综述包括个性化推荐系统的概述、常用的个性化推荐系统算法分析以及个性化推荐系统能够为电子商务网站带来的价值。 二、个性化推荐系统概述 个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为,向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台,以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品,自动完成个性化选择商品的过程,满足客户的个性化需求,推荐基于:网站最热卖商品、客户所处城市、客户过去的购买行为和购买记录,推测客户将来可能的购买行为。 1995年3月,卡内基 梅隆大学的Robert Armstrong等人在美国人工智能协会首次提出了个性化导航系统Web-Watcher,斯坦福大学的Marko Balabanovic 等人在同一次会议上推出了个性化推荐系统LIRA。同年8月,麻省理工学院的

大数据与教学方式的转变

千百年来,知识载体的变化,决定了知识本身的价值。简牍时代,知识被教师垄断,师生的等级观念由此诞生;印刷时代,知识变得廉价,教师的作用变成讲授服务;信息时代,知识更容易获取,教师成为学生的朋友和教学过程信息服务的组织者、主持人和教练。数据挖掘和数据分析软件可以阶段测验学生表现,帮助教育者研究能够预测其效果的学习模式。面向服务、面向创新和面向过程成为教育的重点,云和大数据为基础的教育资源共享、教育模式语言与教育空间设计、学生个性和天性培养成为教育发展趋势。信息时代大量的知识创造和服务业的兴起,行业技能专能和社区教育,将不断壮大发展。高等院校的教学模式、教学定位等都将有很大的变化,推动高校不断创新,成为新知识的生产中心,而不是旧知识的传播中心,催生良好的管理和其他增值服务。教育技术的演进 教育经历了PC时代的数字化教育(传统的板书变成了P PT投影)、互联网时代的社会化教育(知识的获取更加便利和普及,知识传播更加迅捷)、移动互联网时代的范在化教育(教育不再受时间和空间的限制),现在进入了大数据时代的个性化教育(视频将作为知识传播的主要载体)。传统网络教育、远程教育、网上学堂只是把教育教学转换为视频,通过网络传播,使学生异地学习,只是学习内容的网络化跨地域化。

大数据教育依托网络技术和大数据分析,将有更多的教育手段、要求、方式和内涵等,更注重学生的因材施教、个性化培养、突出个体差异化发展和成功。哈佛、MIT、斯坦福、耶鲁、普林斯顿、伯克利、宾夕法尼亚大学等纷纷把自己的课程免费上网。新一代的在线学习平台和过去的重要区别,在于增加了行为评价和学习诱导的成分,向全世界开放,让最多的学习者在上面学习、使用,同时可以收集最多的数据,使用、研究、分析学习者的行为模式。 未来大部分的老师,是课堂的组织者、学习的引导者、学生学习行为的分析者,而不是知识的讲授者。网络、视频和智能软件,为每一个学习者搭建起一个学习情境,对学习者的学习过程和行为提供持续性的诱导、评价和支持,帮助其培养科学有效的学习方法和习惯等。数据在网上自动整合和跳转,向学生推送学校信息和建议。学生可以和其他学习者交流互动,寻求有效帮助。普适计算的浪潮,网络终端将无处不在,学生可以在任何可以联网的地方学习,而到学校去,则主要是做作业、答疑、讨论、考评等。大数据时代使人们接收知识更加方便了,但是就和印刷术的发明和普及,使人们接触知识的机会增多了,但教师的数量并没有下降,反而升高了一样。大数据时代,对于爆炸的信息,需要很好的甄别、引导和指导,去除无用的垃圾信息,所以对于学校和教师的需求不降反升。此时的教育,主要是根据学生的兴

新闻个性化推荐系统

新闻个性化推荐系统(python) 关zhu并回复微信公众号:数据挖掘DW (ID:datadw )可获取源代码和数据集。 最近参加了一个评测,是关于新闻个性化推荐。说白了就是给你一个人的浏览记录,预测他下一次的浏览记录。花了一周时间写了一个集成系统,可以一键推荐新闻,但是准确率比较不理想,所以发到这里希望大家给与一些建议。用到的分词部分的代码借用的jieba分词。数据集和代码在下面会给出。 1.数据集 一共五个字段,以tab隔开。分别是user编号,news编号,时间编号,新闻标题,对应当前月份的日(3就是3号) 2.代码部分

先来看下演示图 (1)算法说明 举个例子简单说明下算法,其实也比较简单,不妥的地方希望大家指正。我们有如下一条数据 [plain]view plaincopy 1.5738936 100649879 1394550848 MH370航班假护照乘客身份查明(更新) 11 5738936这名用户在11号看了“MH370航班假护照乘客...”这条新闻。我们通过jieba找出11号的热点词如下。

[plain]view plaincopy 1.失联 311 三周年马方偷渡客隐形护照吉隆坡航班护照者 我们发现“航班”、“护照”这两个keywords出现在新闻里。于是我们就推荐5738936这名用户,11号出现“航班”、“护照”的其它新闻。同时我们对推荐集做了处理,比如说5738936浏览过的新闻不会出现,热度非常低的新闻不会出现等。 (2)使用方法 整个系统采用一键式启动,使用起来非常方便。首先建立一个test 文件夹,然后在test里新建三个文件夹,注意命名要和图中的统一,因为新闻是有时效的,每一天要去分开来计算,要存储每一天的内容做成文档。test文档如下图,就可以自动生成。 使用的时候,要先在Global_param.py中设置好test文件夹的路径参数。一切设置完毕,只要找到wordSplite_test包下面的main()函数,运行程序即可。

个性化推荐算法概述与展望

Hans Journal of Data Mining 数据挖掘, 2019, 9(3), 81-87 Published Online July 2019 in Hans. https://www.sodocs.net/doc/db5570160.html,/journal/hjdm https://https://www.sodocs.net/doc/db5570160.html,/10.12677/hjdm.2019.93010 Overview and Prospect of Personalized Recommendation Algorithm Xinxin Li Dalian University of Foreign Languages, Dalian Liaoning Received: Jun. 19th, 2019; accepted: Jul. 2nd, 2019; published: Jul. 9th, 2019 Abstract In recent years, the word “information overload” frequently appears in people’s vision, it has be-come a hot word in the field of computer, and it is also an important problem that researchers ur-gently need to solve. In order to solve the problem of information overload, researchers in the field of computer constantly optimize the personalized recommendation algorithm, strive to re-duce the difficulty of information retrieval for users, to provide users with the best personalized recommendation results. This paper gives a brief overview of the personalized recommendation methods which are widely used and common. Combined with the experience of using personalized recommendation algorithm to generate results in daily life, the author puts forward expectations for the development of personalized recommendation algorithm in the future. Keywords Personalized Recommendation, Collaborative Filtering, Hybrid Recommendation 个性化推荐算法概述与展望 李鑫欣 大连外国语大学,辽宁大连 收稿日期:2019年6月19日;录用日期:2019年7月2日;发布日期:2019年7月9日 摘要 近年来,“信息过载”一词频繁出现在人们的视野中,它成为了计算机相关领域中的热门词汇,同时它也是研究人员急待解决的重要问题。为解决信息超载的问题,计算机领域研究人员不断优化个性化推荐

个性化推荐知识汇总

一 基于协同过滤(collaborative filtering,CF)的推荐系统通过收集来自其他相似用户或项目的评价信息,自动预测当前用户的兴趣偏好。协同过滤的基本假设是用户会更喜欢那些相似用户偏爱的商品,已被广泛应用在一些大型的商业系统,如亚马逊和阿里巴巴等。 目前,协同过滤算法主要包括基于内存的、基于模型的以及二者相混合的推荐技术”。使用最多的模型是k最近邻(k-nearest neighbor,kNN)协同过滤技术,包括基于用户推荐和基于项目推荐两种技术。 一般说来,本体描述了某个应用领域的概念和概念之间的关系,使得它们具有唯一确定的含义,获得该领域的相关知识,提供对该领域知识的共同理解,便于用户和计算机之间进行交流。 OntoECRec推荐模型 二 1995年,卡内基·梅隆大学的A.RDben等人在美国人工智能协会上提出了个性化导航系统we-watcher,真正标志着个性化服务的开始;1997年3月,(communications of the AcM)。组织了个性化推荐系统的专题报道,标志着个性化服务已经被技术界高度重视;1999年,德国Dresden技术大学的J.Tania 实现了个性化电子商务原型系统TELLIM,标志着个性化服务开始向全球发展;2000年,NEc研究院的D.B.Kurt等人为搜索引擎atesecr增加了个性化推荐功能,实现citeseer的个性化。2001年,纽约大学的GediminaS Adomavicius 和Alexander Tuzhilin实现了个性化电子商务网站的用户建模系统1:1Pro。 个性化推荐服务体系结构中,信息收集模块是个性化服务系统的基础模块。用户的信息包括了用户的个人基本资料、购买的历史记录及浏览记录等。个人基本资料可以从用户注册表单中获得;购买的历史记录主要存放于电子商务网站的后台交易数据库中,包含了每位用户以前历次购物的详细情况记录,如购物时间、商品清单、价格、折扣等,同时也可以收集用户放入购物篮而未购买的商品记录,以及用户过去浏览过的商品信息等。当然要搜集用户的行为信息,日志文件是必不可少的,如要收集服务器日志,则要在服务器端获取,抽取出特定用户的访问记录;如要收集用户浏览的页面和浏览行为,则既可以在用户端获得,也可以在服务器端从用户记录中获得。

大数据在教学管理中的运用讲课稿

大数据在教学管理中 的运用

精品文档 大数据在教学管理中的运用 随着大数据时代的崛起,云数据时代的来临,大数据给各行各业的发展模式和决策带来前所未有的革新与挑战,教育行业同样不可避免。当前人们对大数据的认识尚处于初始阶段,特别是大数据在教育领域的研究和实践才刚刚开始,真正的将大数据完美地应用于教育,造福于教育,仍然有很长的路要走,这需要我们共同的努力! 一、何为大数据 《自然》杂志在2008年9月推出了名为“大数据”的封面专栏,讲述了数据在数学、物理、生物、工程及社会经济等多个学科扮演了愈加重要的角色。加里?金说:“这是一场革命,庞大的数据资源使得各个领域开始了量化进程,无论学术界、商界还是政府,所有领域都将开始这种进程。”大数据也称巨量资料,指的是所涉及的资料量规模巨大到无法透过目前主流软件工具,在合理时间内达到撷取、处理、并整理成为帮助企业更好经营决策的各种资讯,同时与大数据相关的数据存储、数据安全、数据分析等领域也都属于大数据范畴。 二、大数据对教学的影响 中国原始社会时期,“燧人之世,天下多水,故教民以渔”,“宓羲氏之世,天下多兽,故教民以猎”,法家思想的集大成者韩非子也有“世异则事异,事异则备变”的观点,足见教育是需要根据现实变化的。 在教育领域中,大数据除体现传统数据的所有宏观功能外,还能收集分析详尽的微观个性化数据,大数据的优势立显。传统数据诠释宏观、整体的教育状况;大数据用于调整教育行为与实现个性化教育;传统数据来源于阶段性的,针对性的评估,其采样过程可能有系统误差;大数据来源于过程性的,以第三方、技术型的观察采样的方式误差较小。传统数据分析所需要的人才、专业技能以及设施设备都较为普通,易获得;大数据挖掘需要的人才,专业技能以及设施设备要求较高,并且从业者需要有创新意识与挖掘数据的灵感而不是按部就班者。 大数据带来新一轮教育信息化的浪潮已然随着硬件的高速革新和软件的高度智能无法抗拒地推到了我们面前。作为新时期的教育管理者,唯有掌握良好的“冲浪”技术,转变教育思想,及时利用大数据服务学校管理、改革教育教学,提高办学质量。 三、大数据教学管理模式 随着时代的发展,科技的日新月异,以往的教学管理模式正在慢慢退出历史舞台。这种以现代信息技术为支撑,大数据为载体的新型管理模式极大地实现了教育资源的共享与充分 收集于网络,如有侵权请联系管理员删除

个性化推荐系统

个性化推荐系统软件说明书 一.软件背景 随着近年来互联网的飞速发展,个性化推荐已成为各大主流网站的一项必不可少服务。提供各类新闻的门户网站是互联网上的传统服务,但是与当今蓬勃发展的电子商务网站相比,新闻的个性化推荐服务水平仍存在较大差距。一个互联网用户可能不会在线购物,但是绝大部分的互联网用户都会在线阅读新闻。因此资讯类网站的用户覆盖面更广,如果能够更好的挖掘用户的潜在兴趣并进行相应的新闻推荐,就能够产生更大的社会和经济价值。 初步研究发现,同一个用户浏览的不同新闻的内容之间会存在一定的相似性和关联,物理世界完全不相关的用户也有可能拥有类似的新闻浏览兴趣。此外,用户浏览新闻的兴趣也会随着时间变化,这给推荐系统带来了新的机会和挑战。因此,希望通过对带有时间标记的用户浏览行为和新闻文本内容进行分析,挖掘用户的新闻浏览模式和变化规律,设计及时准确的推荐系统预测用户未来可能感兴趣的新闻。 本软件就是用来实现根据用户数据,分析用户行为,为用户进行个性化推荐等功能. 二.软件环境 运行环境Windows XP/7/8 编译环境VS2010 三.运行参数 News_list:新闻列表 News_times:x新闻阅读次数 Step_correlation:一步转移数据 User_list:用户列表 Train_data:原始数据 附加数据:用户适应度 四.算法说明

人们常把事物的随机变化过程称作马尔可夫过程。它具有无后效性,即事物的将来呈什么状态、取什么值,仅与它现在的状态和取值有关,与它以前的状态和取值无关。马尔可夫链则是事物在连续一段时期内若干马尔可夫过程的总称,表明事物状态由过去到现在、由现在到将来,一环接一环,像一根链条。在预测领域,人们用其对预测对象各个状态的初始分布和各状态间的转移概率进行研究,描述状态的变化趋势,并由此来预测未来。由于新闻网页推荐方式的不同,可能导致链长不同的马尔科夫链的产生。其他不定因素诸如用户的浏览习惯也可能导致不同链长的马尔科夫链。 本软件使用了该思想,利用用户最后的阅读记录来进行推测。由于许多用户的新闻阅读数目有限,直接限制了链长的长度,所以我们从三阶马尔科夫链开始,作为尝试,但尝试后发现效果并没有提升,反而会出现因为条件过于苛刻而无法推荐的情况。 最终我们采取了一步马链的形式来作为推荐算法,流程图如下: 算法流程图

“基于大数据的个性化精准教学模式创新研究””专项课题实施方案

“基于大数据的个性化精准教学模式创新研究””专项课题 实施方案 一、课题参与对象 各区域有关教育管理机构、教育信息化推进部门、教研部门和学校均可报名参与。 二、时间安排 课题开展时间:2018年7月1日—2020年6月30日 课题申报时间:2018年7月1日—2019年6月30日 成果评审时间:2020年4月1日—4月30日 课题结题时间:2020年5月1日—6月30日 三、研究内容与方向 主要研究内容包括但不限于以下方向: 1.精准教学的理论方法研究 2.基于大数据的精准教学模式构建 3.大数据环境下教学资源库建设 4.精准教学对学生学习行为数据的测量与记录 5.翻转课堂中的精准教学模式研究 6.大数据促进学科精准教学和管理 7.基于大数据的学习行为与学习成效分析 8.精准教学的评价指标体系研究 四、课题要求 (一)总课题组对子课题参与形式的要求: 1.有关教育管理机构、教育信息化推进部门、教研部门参与方式的要求: (1)组织区域内学校参加总课题组研究活动; (2)确定子课题和研究方向并围绕子课题的研究内容开展研究和培训活动;

(3)组织课题校开展对外观摩与示范课,在课题组的指导下,培养一批学科信息化教学专家,形成典型的应用推广案例。 2.学校参与方式的要求: (1)要求学校主管教学或教研的负责人担当子课题负责人; (2)参与课题学校组织有关教师积极参与课题研究活动,具体包括参加课题会议研讨、开展示范观摩课,并围绕子课题研究内容开展专题教学活动和教学反思; (3)每位参与教师至少每学期提供一份有关课题研究的论文和课例。 (二)总课题组对子课题的指导: 1.协同专家、各地区优秀教研员在课题研究、课题进程、课题总结等环节给予指导,每个子课题指定1-2名专家负责; 2.组织课题研究的先进经验和典型案例交流活动; 3.组织专家团队开展面向一线教学实践的专题咨询指导服务; 4.搭建面向全国的科研成果发布和发表平台,促进区域、学校的均衡发展和教师的专业化成长。 (三)课题成果形式: 总课题组将提供专门的教研、教学等网络技术平台用于课题校进行课题研究、发布和展示课题研究成果,并围绕项目研究主题组织研讨会。课题研究成果由教育部教育管理信息中心组织专家进行评定,颁发课题成果认定证书。课题研究论文将推荐至国家级期刊发表或结集出版。 五、课题申报流程: 1.课题申请单位在课题网站(http://************)下载填写课题申请书,按要求填写,打印并加盖公章后,提交到总课题组邮箱(邮件地址:**********@*************)。一期截止时间:2018年11月30日;二期截止时间:2019年4月30日;三期截止时间:2019年6月30日; 2.总课题组将在收到课题申报意向表与子课题申请书的10个工作日内回复审批意见; 3.课题申请单位收到课题立项通知后,成立子课题组,并组织开展课题研究。

基于内容的新闻推荐系统方案

基于内容的新闻推荐系统 一般在一个个性化推荐系统中,用户对已经看过的对象依据感兴趣程度进行评分,推荐系统根据用户对已查看对象的评分情况,预测用户对未查看对象的评分,并将用户未查看对象按照预测评分的高低排序,呈现给用户。 抽象地看,推荐系统是预测用户对未查看对象评分的系统。而推荐系统对未查看对象的评分方法即为推荐算法。而主要的推荐算法有三类:①、协同过滤的推荐方法、②、基于内容的推荐方法、③、混

合的推荐方法。 ①、协同过滤是利用集体智慧的一个典型方法。 协同过滤一般是在海量的用户中发掘出一小部分和你品位比较类似的,在协同过滤中,这些用户成为邻居,然后根据他们喜欢的其他东西组织成一个排序的目录作为推荐给你。 比如说,如果你现在想看个电影,但你不知道具体看哪部,你会怎么做?大部分的人会问问周围的朋友,看看最近有什么好看的电影推荐,而我们一般更倾向于从口味比较类似的朋友那里得到推荐。这就是协同过滤的核心思想。 协同过滤相对于集体智慧而言,它从一定程度上保留了个体的特征,就是你的品位偏好,所以它更多可以作为个性化推荐的算法思想。 二、协同过滤的实现步骤: 1)、收集用户偏好 而要从用户的行为和偏好中发现规律,并基于此给予推荐,如何收集用户的偏好信息成为系统推荐效果最基础的决定因素。用户有很多方式向系统提供自己的偏好信息,而且 2)、找到相似的用户或物品 当已经对用户行为进行分析得到用户喜好后,我们可以根据用户喜好计算相似用户和物品,然后基于相似物品进行推荐,这就是最典型的CF 的分支之一——基于物品的CF。 3)、计算推荐——基于物品的CF 比如说,对于物品A,根据所有用户的历史偏好,喜欢物品A 的用户都喜欢物品C,

个性化推荐系统中的多样性综述

Software Engineering and Applications 软件工程与应用, 2019, 8(3), 172-178 Published Online June 2019 in Hans. https://www.sodocs.net/doc/db5570160.html,/journal/sea https://https://www.sodocs.net/doc/db5570160.html,/10.12677/sea.2019.83021 A Survey of Diversity in Personalized Recommendation Systems Shuhao Jiang1,2, Liyi Zhang1,2, Na Zhou1 1School of Electrical and Information Engineering, Tianjin University, Tianjin 2School of Information Engineering, Tianjin University of Commerce, Tianjin Received: June 6th, 2019; accepted: June 21st, 2019; published: June 28th, 2019 Abstract Diversity has become one of the main directions of recommendation system research. Improving the diversity of recommendation content is not only an important way to solve the problem of over-fitting, but also a way to improve user’s experience satisfaction. In order to elaborate the work in the field of recommendation diversity, this paper introduces diversity recommendation from three aspects: the definition and evaluation of diversity, the impact of diversity on recom-mendation quality and the development of diversity algorithm. Keywords Personalized Recommendation, Diversity, Recommendation Quality, Evaluation 个性化推荐系统中的多样性综述 姜书浩1,2,张立毅1,2,周娜1 1天津大学电气自动化与信息工程学院,天津 2天津商业大学信息工程学院,天津 收稿日期:2019年6月6日;录用日期:2019年6月21日;发布日期:2019年6月28日 摘要 多样性已成为推荐系统研究的主要方向之一,提高推荐内容的多样性不仅是解决过度拟合问题的重要方法,也是提高用户体验满意度的方法。为了更好地阐述推荐多样性领域的工作,本文分别从多样性的定义和评价、多样性对推荐质量的影响以及多样化算法本身的发展三个方面对多样性推荐进行了介绍。

基于大数据分析、实施个性化教学

龙源期刊网 https://www.sodocs.net/doc/db5570160.html, 基于大数据分析、实施个性化教学 作者:李昌科黄茴杰 来源:《读与写·上旬刊》2017年第01期 中图分类号:G622 文献标识码:B 文章编号:1672-1578(2017)01-0378-01 为落实"提供多元选择,促进个性学习,成就快乐童年、奠基幸福人生"的办学理念,达成"人人有才,人无全才,扬长补短,人人成才"的个性化教育目标,山东省青岛博文小学建立了学生个性化信息管理系统,通过运用信息化手段,对全校415 名学生的智能结构、学习风格进行了系统的分析研究,为每一位学生建立了个性图谱,对学生的个性化教育提出了指导意见。 1.智能结构分析 传统理论认为,人的智力由语言能力和逻辑数理能力组成,而多元智能理论认为,除语言智能和逻辑数理智能外,还包括空间智能、音乐智能、身体运动智能、人际交往智能、内省智能、自然探索智能和存在智能等其它智能形式。多元智能理论为我们提供了一个全新的视角去审视我们的学生和教育,学生间的智力差别,主要在于其智能结构的不同,而面对因智能结构不同而"各具特色"的学生时,便需要因材施教,以适应学生发展需要。小学阶段是学生智力发展的关键时期,通过分析发现学生们的智能构成概貌,据此构建课程体系,开设能更好满足学生需要的课程,可以从宏观方面更好地满足全体学生智能发展的需要。 多元智能理论主张学校应该与学生、家长、教师和评估专家一起参与课程设计与智能的开发应用,学生的智能结构分析可为学校改革课程结构、创新课程设置、优化课程目标、建立多元智能课程体系提供强大的数据参考,也为每一个学生的智能开发提供依据。经过统计得知,学生们认为自己在视觉空间智能和人际交往智能两项上表现突出。在被调查的学生中,有69%认为自己的视觉空间智能为强项,62%认为人际交往智能为强项,而超过50%认为自己的语言智能、肢体运动智能和内省智能等方面较为突出,表现为强项;从调查结果也可以看出,学生的存在智能和音乐智能相对较弱。该项数据分析结果,给教师的教育教学带来许多启示,例如:数据显示绝大多数学生视觉空间智能为强项,那么小学课堂教学中通过直观教学,借助多媒体课件、绘声绘色的视频资源,可以有更好的教学效果;再如,数据显示学生的存在智能相对来说较为薄弱,这与学生年龄小、阅历少、自理自立能力弱相关,因此在学校教育中就要注意加强安全、环境、道德教育的力度,开展丰富多彩的实践活动,开设相关校本课程,在校内开设各种社会化组织,帮助学生积累生活经验,发展学生的存在智能。 从一些相关数据的对比中发现,男生在数学逻辑智能、人际交往智能、存在智能这三项智能上的表现比女生更好,而女生在语言智能和音乐智能方面的表现更为突出。在数学逻辑智能和存在智能方面表现为弱项的女生人数远多于男生人数,而男生则在语言智能、音乐智能和肢体运动智能三个方面表现为弱项的人数相对较多。因此,教师在课堂教学以及实践活动中,应

基于内容的新闻推荐系统

基于内容的新闻推荐系统 项目课题基于内容的新闻推荐系统 功能描述网络媒体中,新闻资讯的数量以近乎爆炸的速度增长,使广大网络新闻的读者受到“信息过载”和“信息迷航”问题的困扰。个性化新闻推荐系统 可以通过分析用户使用习惯,识别用户兴趣点,将用户感兴趣的新闻资讯推 荐给用户,过滤他们不感兴趣的内容,而我所作的这个推荐推荐系统就是为 了有效地缓解上述问题。 基于内容的新闻推荐系统:它将计算得到并推荐给用户一些与该用户已选择过的项目相似的内容。例如,当你在网上看新闻时,你总是阅读与IT相关的 文章,那么基于内容的新闻推荐系统就会给你推荐一些热门的IT方面的文章。 方法描述基于内容的推荐(Content-based Recommendation)是建立在项目的内容信息上作出推荐的,而不需要依据用户对项目的评价意见,更多地需要用机器学 习的方法从关于内容的特征描述的事例中得到用户的兴趣资料。 内容过滤主要采用自然语言处理、人工智能、概率统计和机器学习等技术进行过滤。 通过相关特征的属性来定义项目或对象,系统基于用户评价对象的特征学习用户的兴趣,依据用户资料与待预测项目的匹配程度进行推荐,努力向客户推 荐与其以前喜欢的产品相似的产品。 在基于内容的推荐系统中,项目或对象是通过相关的特征的属性来定义,系统基于用户评价对象的特征,学习用户的兴趣,考察用户资料与待预测项目 的相匹配程度。用户的资料模型取决于所用学习方法,常用的有决策树、神经 网络和基于向量的表示方法等。基于内容的用户资料是需要有用户的历史数据, 用户资料模型可能随着用户的偏好改变而发生变化。 要实现内容推荐系统总体来说要经过4个大的步骤: 1、搜集数据, 2、过滤数据, 3、分析数据,4 输出结果。 技术难点难点1:如何实现新闻正文的过滤下载。 难点2:如何对新闻进行量化,并提取出关键词,最后完成数学建模。 难点3:如何利用基于内容的推荐技术为每个用户建立用户模型。 难点4:如何用编程语言实现这些软件功能,这便是该软件设计过程中最最困 难的一个难题。 一般在一个个性化推荐系统中,用户对已经看过的对象依据感兴趣程度进行评分,推荐系统根据用户对已查看对象的评分情况,预测用户对未查看对象的评分,并将用户未查看对象按照预测评分的高低排序,呈现给用户。 抽象地看,推荐系统是预测用户对未查看对象评分的系统。而推荐系统对未查看对象的评分方法即为推荐算法。而主要的推荐算法有三类:①、协同过滤的推荐方法、②、基于内容的推荐方法、③、混合的推荐方法。

推荐系统调研报告及综述

推荐系统调研报告及综述 一、推荐系统概述 1.1 什么是推荐系统 推荐系统(Recommender System)的发展已经经历了近20年的时间,但是迄今为止仍没有人试图对推荐系统给出一个精确的定义。 广义上的推荐系统可以理解为是主动向用户推荐物品(Item)的系统,所推荐的物品可以是音乐、书籍、餐厅、活动、股票、数码产品、新闻条目等等,这依赖于具体的应用领域,推荐系统所推荐的物品或者对用户有帮助,或者用户可能感兴趣[1]。 随着电子商务规模的不断扩大,商品数量和种类不断增长,用户对于检索和推荐提出了更高的要求。由于不同用户在兴趣爱好、关注领域、个人经历等方面的不同,以满足不同用户的不同推荐需求为目的、不同人可以获得不同推荐为重要特征的个性化推荐系统(Personalized Recommender System)应运而生[1]。目前所说的推荐系统一般指个性化推荐系统。 1.2 推荐系统的发展历史 如果追根溯源,推荐系统的初端可以追溯到函数逼近理论、信息检索、预测理论等诸多学科中的一些延伸研究。 推荐系统成为一个相对独立的研究方向一般被认为始自1994年明尼苏达大学GroupLens研究组推出的GroupLens系统[2]。该系统有两大重要贡献:一是首次提出了基于协同过滤(Collaborative Filtering)来完成推荐任务的思想,二是为推荐问题建立了一个形式化的模型(见1.4)。基于该模型的协同过滤推荐引领了之后推荐系统在今后十几年的发展方向。 GroupLens所提出的推荐算法实际上就是目前人们时常提及的基于用户的协同过滤推荐算法(User-based Collaborative Filtering Algorithms),虽然论文本身并没有使用这样一个名字。在之后的十几年中,其它一些著名的协同过滤算法逐渐被提出,主要的有基于物品的协同过滤算法(Item-based Collaborative Filtering Algorithms)[3],基于矩阵分解的协同过滤算法(SVD-based/NMF-based, etc.)等等。当然,基于其它方法而非协同过滤的推荐算法也在不断地发展,这些方法之间的互补、融合也成为一个重要的研究方向,这些会在本文第二部分(推荐方法的分类)和第三部分(典型推荐算法概述及优缺点)中详细阐述。 目前,推荐算法已经已经被广泛集成到了很多商业应用系统中,比较著名的有Netflix在线视频推荐系统、Amazon网络购物商城等。实际上,大多数的电子商务平台尤其是网络购物平台,都不同程度地集成了推荐算法,如淘宝、京东商城等。Amazon发布的数据显示,亚马逊网络书城的推荐算法为亚马逊每年贡献近三十个百分点的创收。

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