[發明專利]一種網絡教學資源的個性化推薦系統和推薦方法

有效

• 申請號: 201410093793.6
• 申請日: 2014-03-13
• 公開（公告）號: CN103886054B
• 公開（公告）日: 2017-02-15
• 發明（設計）人: 倪晚成;張海東;樊立斌
• 申請（專利權）人: 中國科學院自動化研究所;北京鴻合盛視數字媒體技術有限公司
• 主分類號: G06F17/30
• 分類號: G06F17/30
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司11021
• 代理人: 宋焰琴

技術領域

本發明涉及計算機互聯網技術領域，具體來說涉及一種在網絡化教學資源方面的個性化推薦系統及其實現方法。

背景技術

隨著E-Learning的崛起，網絡教學資源也在以迅猛的方式增長，信息的超載給教學組織者和學習者帶來了許多挑戰，他們不得不花費大量的時間和精力，才能篩選出符合自己需求的教學資源，因此，在商業領域大放異彩的推薦系統，也開始逐漸應用到教育領域，其利用用戶的歷史行為數據，進行個性化計算，發現用戶興趣點，引導用戶逐漸發現需求信息或資源，這在很大程度上，提高了用戶的工作和學習效率。

當前比較流行的推薦算法有協同過濾推薦(Collaborative?filtering，簡稱CF)、基于內容的推薦(Content-based?recommendation，簡稱CB)、基于知識的推薦(Knowledge-based?recommendation)和混合推薦(Hybrid?recommendation)算法。協同過濾算法是根據用戶之前的喜好以及其他興趣相近的用戶的選擇來給用戶推薦物品；基于內容的推薦，主要來源于信息檢索領域，其原理是通過分析用戶過去選擇物品的內容，提取文本特征，在未選擇的物品中，根據文本特征，計算物品相似性，實現推薦；基于知識的推薦通過與用戶之間的交互，如限定購買價格區間、品牌、功能等條件，來不斷逼近用戶的心理預期；混合推薦算法是通過不同的方式將以上三種方法進行融合，優勢互補，實現推薦。

結合商業領域的推薦方法，研究人員提出了多種在E-Learning中的推薦系統，包括在推薦系統中融入本體結構，CB、CF和數據挖掘混合方法等。在正式的中小學教學過程中，教師需要準備大量的教學素材和資料，來為授課做準備，且在國內中小學教學中，存在著學生用書地域性差異、教師水平層次不齊等問題。目前很多推薦系統推薦精度偏低，直接使用協同過濾方法，缺乏對課程內容的了解認識，造成推薦資源的過時，推薦結果與所準備課程任務的關聯度偏低的問題，且系統在初始運行時，新用戶或新資源的加入，缺少歷史行為記錄，因此易造成用戶歷史行為數據稀疏，以及冷啟動等問題；本體是通過特定領域詞匯表的基本術語及其關系，以及結合這些術語和關系來定義詞匯表外延規則的形式化表達，通常需要該領域的專家來進行構建和維護，在推薦系統中采用本體結構，需要很大的人力物力投入，因此，需要一種能夠基于課程內容，能節省人工成本，推薦相關教學資源的個性化推薦系統。

發明內容

(一)要解決的技術問題

本發明欲解決的技術問題是在正式教學中，如何充分挖掘課程內容，分析教學資源內容和資源之間的關聯關系，以及如何將課程、教學資源和教師行為相結合，實現基于標簽集和教師行為的網絡教學資源推薦。

(二)技術方案

本發明提供了一利網絡教學資源推薦系統，其特征在于，包括：

數據構建模塊，其構建教師行為數據、教師模型數據、課程模型數據、資源模型數據；

離線數據處理模塊，其用于初始化和調整課程模型數據和資源模型數據，并利用教師行為數據推斷教師身份，根據教師行為數據計算資源之間的關聯度，根據資源模型數據計算資源之間的相似度，根據資源模型數據和課程模型數據計算課程與資源之間的關聯度；

在線推薦模塊，其利用資源之間的關聯度、資源之間的相似度、課程與資源的關聯度、教師的動態描述在線推薦資源，還根據教師對推薦資源的反饋推薦資源標簽，并將教師產生的行為數據發送給數據構建模塊，以更新教師行為數據。

本發明還提供了一種網絡教學資源推薦方法，其特征在于，包括：

數據構建步驟，其構建教師行為數據、教師模型數據、課程模型數據、資源模型數據；

離線數據處理步驟，其用于初始化和調整課程模型數據和資源模型數據，并利用教師行為數據推斷教師身份，根據教師行為數據計算資源之間的關聯度，根據資源模型數據計算資源之間的相似度，根據資源模型數據和課程模型數據計算課程與資源之間的關聯度；

在線推薦步驟，其利用資源之間的關聯度、資源之間的相似度、課程與資源的關聯度、教師的動態描述在線推薦資源，還根據教師對推薦資源的反饋推薦資源標簽，并根據教師產生的行為數據更新教師行為數據。

(三)有益效果

從上述技術方案可以看出，本發明具有以下有益效果：

針對教師用戶的特性和需求，從海量資源庫中篩選適于教師的教學資源，克服網絡資源庫信息過載的問題。