基于情境感知的移动餐饮个性化推荐模型研究

针对当前移动餐饮个性化推荐存在的准确度差和自适应性差等问题,提出利用本体构建技术和情境感知技术来实现个性化推荐。对移动餐饮平台的情境要素进行了全面的分析,建立了基于情境感知的移动餐饮个性化推荐模型框架,构建了情境语义的两层本体模型,并介绍了推荐模型运行的基本工作流程,重点介绍了情境获取、情境推理、情境更新合成和规则匹配关键环节,以期提高个性化推荐服务的质量和效果。     

基于情境感知的个性化推荐算法

随着互联网的快速发展,只涉及用户和项目的传统个性化推荐已不能满足推荐要求的效率和准确率.因此,情景感知个性化推荐服务引起了广泛关注,成为新的研究热点.本文分析了情境的定义、情景感知个性化推荐模型,并提出了一种基于情境信息降低维度的关联规则推荐模型.最后,以视频网站的web日志为数据源,融合时间情境因素,实现了基于时间情境划分的关联规则推荐算法,并和传统推荐算法进行对比分析,实验证明,情境感知推荐算法具有更高的准确率和召回率.     

基于情境感知的移动阅读个性化推荐服务模式探析

为了满足移动阅读用户在不同阅读情境中的服务需求，提高移动阅读平台的服务质量，文章将情境感知理论融入移动阅读个性化推荐服务中，对基于情境感知的移动阅读个性化推荐服务模式进行探析。首先阐述基于情境感知的移动阅读个性化推荐服务流程，然后构建基于情境感知的移动阅读个性化推荐服务模型，并详细介绍模型中的各个构成模块，最后对如何科学、有效地评估基于情境感知的移动阅读个性化推荐服务效果进行讨论，介绍三类推荐服务效果评估方式。     

基于Web平台的学习资源个性化推荐研究

随着互联网技术的发展和大数据时代的来临,在线学习平台凭借丰富开放的信息资源、随时随地可以自主学习等优势受到了普遍关注。但随之也产生了信息过载问题,学生在海量信息中很难找到合适的资源,为此个性化推荐应运而生。作为当前解决信息过载最有效的工具之一,个性化推荐技术在过去的几十年里取得了长足的进步。主要对个性化推荐研究现状、关键技术进行了详细阐述,并展望未来的发展趋势。     

个性化学习资源推荐发展研究

随着信息技术和网络教育的发展,学习资源呈现爆炸式增长,面对丰富的学习资源,学习者并不能在短时间内最大程度匹配到适合自己的学习资源。个性化学习资源推荐（Personalized Learning Resource Recommendation,PLRR）利用新一代信息技术,全面分析学习者特征、行为、目标等信息,从海量学习资源中筛选出符合其需求的资源,并以合适的方式呈现给学习者,以提高其学习效率和满意度。本文主要从PLRR基本框架、主要算法、面临的挑战和发展趋势进行阐述,旨在为相关研究者提供一个参考框架,促进PLRR领域交流和发展。     

个性化学习资源推荐系统研究

通过分析远程网络学习系统中学习者对学习资源的访问历史,以及与学习者有类似访问兴趣的同组学习者的学习偏好,为学习者提供个性化的资源推荐服务,能够有效提高各种学习资源的利用效率,从而提高教学质量.     

个性化学习资源精准推荐系统设计研究

随着我国教育信息化进程的不断推进,学习者获取学习资源的方式逐渐从主动检索转变为学习系统自动推荐。智能化的学习内容推荐行为极大地提高了用户获取个性化资源的效率,但是内容推荐在教育领域中的应用仍存在着许多方面的不足。该研究分析了推荐系统在教育领域中的应用现状,介绍了主流的推荐算法及其实现原理,并采用混合推荐模式和不同的推荐策略,设计出个性化学习资源精准推荐系统的系统模型,以期助力学习者的个性化学习。     

基于组合推荐技术的学习资源个性化推荐研究

通过调查发现,E-learning支持系统无法有效地向学习者个性化地推荐学习资源。为了进一步提高推荐系统的性能,本文尝试将协同过滤推荐技术引入学习资源的个性化推荐研究中。协同过滤推荐技术是一种应用最为广泛的个性化推荐技术,然而其面临着冷启动、数据稀疏性问题、规模可扩展性等问题。本文通过介绍协同过滤推荐技术的工作原理、实现方法及存在问题,提出了一个优化的基于协同过滤技术的学习资源个性化推荐系统的理论模型,重点讨论了隐式评分机制和算法的实现,以提升推荐系统的实时响应和推荐精度。     

基于情境感知的API个性化推荐

在软件开发的过程中,开发人员在遇到编程困境时通常会检索合适的API来完成编程任务.情境信息和开发者画像在有效的API推荐中起着至关重要的作用,却在很大程度上被忽视了.因而文中提出了一种基于情境感知的API个性化推荐方法.该方法利用程序静态分析技术,对代码文件做抽象语法树解析,提取信息构建代码库,并对开发者API使用偏好建模.然后计算开发者当前查询语句与历史代码库中查询的语义相似度,检索出top-k个相似历史查询.最终利用查询语句信息、方法名信息、情境信息以及开发者API使用偏好信息对API进行重排序并推荐给开发者.通过模拟编程任务开发的不同阶段,使用MRR,MAP,Hit,NDCG评估指标来验证所提方法的有效性.实验结果表明,所提方法的API推荐效果优于基准方法,能够为开发者推荐更想要的API.     

基于深度学习的情境感知推荐系统研究进展

传统的推荐系统存在数据高度稀疏、冷启动及用户偏好建模难等问题,而把情境信息融入推荐系统中能有效缓解此类问题.深度学习技术已经成为人工智能领域研究热点,把深度学习应用在情境感知推荐系统当中,为推荐领域的研究带来新的机遇与挑战.本文从情境感知推荐系统相关概念出发,综合整理国内外研究相关文献,介绍深度学习技术融入情境感知推荐系统相关应用模型,提出了基于深度学习的情境感知推荐系统研究的不足以及对未来的展望.     

在线学习资源的个性化智能推荐研究探析

由于在线学习学习者的认知能力的不确定性、学习兴趣的变化性、用户偏好的多样性等,在线学习资源的个性化智能推荐面临新挑战.文章根据学习者认知能力的模糊综合诊断和学习者多重特征信息融合等,对在线学习资源的个性化智能推荐进行了研究,以期为相关研究者提供参考和启发.     

Adaptive personalized recommendation based on adaptive learning

Collaborative filtering has been widely applied in many fields in recent years due to the increase in web-based activities such as e-commerce and online content distribution. Current collaborative filtering techniques such as correlation-based, SVD-based and supervised learning-based approaches provide good accuracy, but are computationally very expensive and can only be deployed in static off-line settings, where the known rating information does not change with time. However, a number of practical scenarios require dynamic adaptive collaborative filtering that can allow new users, items and ratings to enter the system at a rapid rate. In this paper, we consider a novel adaptive personalized recommendation based on adaptive learning. Fast adaptive learning runs through all the aspects of the proposed approach, including training, prediction and updating. Empirical evaluation of our approach on Movielens dataset demonstrates that it is possible to obtain accuracy comparable to that of the correlation-based, SVD-based and supervised learning-based approaches at a much lower computational cost.     

Intelligent learning system based on personalized recommendation technology

Neural Computing and Applications - With the continuous development of networks, web-based e-learning is changing the way people acquire knowledge. An increasing number of learners are eager to...     

基于WC-C-R学习资源推荐的研究

基于资源的学习已成为远程教育的一种重要的学习方式,网络课件和资源库是远程教育环境下两种重要的学习资源。为提高基于资源的学习效率,在“网络课件-概念图-学习资源库”三层模型研究的基础上,提出基于知识的资源推荐,并通过多Agent系统实现了在WC-C-R模型上进行资源推荐。实验证明,通过资源推荐,有助于提高学生的学习效率。     

Representation learning: serial-autoencoder for personalized recommendation

Nowadays, the personalized recommendation has become a research hotspot for addressing information overload. Despite this, generating effective recommendations from sparse data remains a challenge. Recently, auxiliary information has been widely used to address data sparsity, but most models using auxiliary information are linear and have limited expressiveness. Due to the advantages of feature extraction and no-label requirements, autoencoder-based methods have become quite popular. However, most existing autoencoder-based methods discard the reconstruction of auxiliary information, which poses huge challenges for better representation learning and model scalability. To address these problems, we propose Serial-Autoencoder for Personalized Recommendation (SAPR), which aims to reduce the loss of critical information and enhance the learning of feature representations. Specifically, we first combine the original rating matrix and item attribute features and feed them into the first autoencoder for generating a higher-level representation of the input. Second, we use a second autoencoder to enhance the reconstruction of the data representation of the prediciton rating matrix. The output rating information is used for recommendation prediction. Extensive experiments on the MovieTweetings and MovieLens datasets have verified the effectiveness of SAPR compared to state-of-the-art models.     

基于多重因素的个性化学习推荐系统

为解决现有学习推荐算法中存在的忽略对学生知识点掌握情况的分析、不能将知识掌握程度概率化等问题,提出一种基于多重因素的学习推荐方法。该方法综合考虑知识点的综合权重、错误率和失分率多个因素构建知识点掌握概率模型,并应用所提出的策略实现一个在线的个性化学习推荐系统。系统评估上对200名高中生进行了一项调查,本系统推荐top-8知识点的准确率达到91.2％,◢F◣▼1▽达到78.4％。系统调查的结果显示了提出策略的有效性和可靠性。     

基于行为序列分析的学习资源推荐算法研究

利用数据挖掘技术分析网络学习行为数据可以挖掘出其隐含的行为规律特征,为学习者提供个性化的学习资源服务。针对现有的数据挖掘算法在对网络学习行为数据进行分析时普遍存在模型适用性不高的问题,提出了一种基于行为序列分析的学习资源推荐算法。首先,提出行为序列及其相关概念的定义,并提出行为序列相似度计算方法;然后提出基于行为序列相似度的协同过滤推荐算法,计算学习者相似度并为待推荐学习者生成学习资源推荐列表;接着给出基于学习风格的推荐方法,将学习者学习风格特征融入推荐过程;最后,给出基于行为序列分析的学习资源推荐算法的模型。提出的算法没有对行为序列的模式进行限制,具有较高的适用性,对深入研究网络学习行为序列数据为学习者提供个性化学习服务具有一定的借鉴作用。     

Toward personalized and adaptive QoS assessments via context awareness

Quality of Service (QoS) properties play an important role in distinguishing between functionally equivalent services and accommodating the different expectations of users. However, the subjective nature of some properties and the dynamic and unreliable nature of service environments may result in cases where the quality values advertised by the service provider are either missing or untrustworthy. To tackle this, a number of QoS estimation approaches have been proposed, using the observation history available on a service to predict its performance. Although the context underlying such previous observations (and corresponding to both user and service related factors) could provide an important source of information for the QoS estimation process, it has only been used to a limited extent by existing approaches. In response, we propose a context‐aware quality learning model, realized via a learning‐enabled service agent, exploiting the contextual characteristics of the domain to provide more personalized, accurate, and relevant quality estimations for the situation at hand. The experiments conducted demonstrate the effectiveness of the proposed approach, showing promising results (in terms of prediction accuracy) in different types of changing service environments.     

面向个性化学习的慕课资源推荐系统开发

近年来,在线学习得到了大规模普及,互联网上已发布了海量的慕课学习资源.针对广大学习者进行在线慕课学习时面临的"信息迷航"和"信息过载"等问题,以混合推荐算法为基础,通过多角度挖掘用户的个性化信息,设计并实现了一个面向个性化学习的慕课资源推荐系统,以此为广大学习者提供自主学习的辅助支持.该系统能充分挖掘学习者的显式和隐式...     

个性化信息推荐方法研究

随着信息技术和互联网的发展,人们进入了信息过量且愈发碎片化的时代。当前,个性化信息推送是用户获取网络信息的有效渠道。由于信息的更新速度快和用户兴趣更新等问题,传统的推荐算法很少关注甚至忽略上述因素,造成最终的推荐结果欠佳。为了给用户更好的个性化推荐服务,论文首次引入截取因子,提出了组合推荐算法（CR算法）。该算法的实质是将截取因子引入到基于内容的推荐算法与基于用户的协同过滤算法中,进而生成混合推荐算法。在推荐列表中,CR算法产生的推荐结果由两部分组成:一部分由混合推荐算法生成,另一部分由基于用户的协同过滤算法生成。根据信息的发布时间,决定该信息由哪类算法产生推荐:当浏览时间与当前时间的间隔不大于某个值时,采用混合推荐算法;否则,直接采用基于用户的协同过滤算法。基于真实数据的实验结果表明,CR算法优于同类算法。