基于適應(yīng)性的數(shù)字學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)構(gòu)建

劉煥

（太原大學(xué) 外語(yǔ)師范學(xué)院，太原 030012）

0 前言

我們從過(guò)去學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)相關(guān)研究中發(fā)現(xiàn)，學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)通常是分析過(guò)去學(xué)生學(xué)習(xí)記錄來(lái)為學(xué)生的未來(lái)學(xué)習(xí)推薦學(xué)習(xí)方案。但是在新生剛進(jìn)入大學(xué)的時(shí)候，幫助學(xué)生選則適合學(xué)習(xí)的課程，進(jìn)而提高學(xué)生學(xué)習(xí)的興趣與信心，是一件非常重要的工作。針對(duì)學(xué)生對(duì)于課程的認(rèn)知不明確以及表達(dá)意圖不準(zhǔn)確，我們?cè)O(shè)計(jì)了一個(gè)在線選課推薦系統(tǒng)，以支持學(xué)生進(jìn)行適應(yīng)性的選課。協(xié)同過(guò)濾是應(yīng)用在決策支持及推薦上常用的工具，因此，本系統(tǒng)將運(yùn)用這些技術(shù)，結(jié)合學(xué)生特點(diǎn)，設(shè)計(jì)在線選課的推薦系統(tǒng)。

1 相關(guān)技術(shù)

本系統(tǒng)使用LDAP的目錄資料庫(kù)來(lái)儲(chǔ)存搜索資料，在搜集資料的程序中，運(yùn)用JAXB來(lái)簡(jiǎn)化復(fù)雜的文字處理工作，且實(shí)作一關(guān)聯(lián)規(guī)則算法，運(yùn)用協(xié)同過(guò)濾以使搜索結(jié)果能更符合使用者需求。以下我們針對(duì)LDAP、JAXB、推薦系統(tǒng)技術(shù)做簡(jiǎn)要說(shuō)明。

1.1 協(xié)同過(guò)濾推薦

協(xié)同過(guò)濾推薦（Collaborative Filtering recommendation）是信息過(guò)濾和信息系統(tǒng)中的一項(xiàng)很受歡迎的技術(shù)。與傳統(tǒng)的基于內(nèi)容過(guò)濾、直接分析內(nèi)容進(jìn)行推薦不同，協(xié)同過(guò)濾分析用戶興趣，在用戶群中找到指定用戶的相似（興趣）用戶，綜合這些相似用戶對(duì)某一信息的評(píng)價(jià)，形成系統(tǒng)對(duì)該指定用戶對(duì)此信息的喜好程度預(yù)測(cè)。與傳統(tǒng)文本過(guò)濾相比，協(xié)同過(guò)濾有下列優(yōu)點(diǎn)：

（1）能夠過(guò)濾難以進(jìn)行機(jī)器自動(dòng)基于內(nèi)容分析的信息，如藝術(shù)品、音樂(lè)；

（2）能夠基于一些復(fù)雜的、難以表達(dá)的概念（信息質(zhì)量、品位）進(jìn)行過(guò)濾；

（3）推薦的新穎性。

1.2 輕量目錄訪問(wèn)協(xié)議

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，LDAP是一個(gè)得到關(guān)于人或者資源的集中、靜態(tài)數(shù)據(jù)的快速方式。LDAP是一個(gè)用來(lái)發(fā)布目錄信息到許多不同資源的協(xié)議，通常它都作為一個(gè)集中的地址本使用，不過(guò)根據(jù)組織者的需要，可以做得更加強(qiáng)大。輕量目錄訪問(wèn)協(xié)議主要由兩部分組成：第一部分是目錄資料庫(kù)，它擁有一套完善描述資料特性的資料綱要，另一部分則是查詢和處理資料庫(kù)相關(guān)的存取協(xié)議。

2 系統(tǒng)架構(gòu)

本系統(tǒng)的LMS是已存在的學(xué)習(xí)管理系統(tǒng)，在本系統(tǒng)中為提供教材資料的角色，算是外部實(shí)體之一，它并非主動(dòng)提供資料，而是當(dāng)教師通過(guò)LMS導(dǎo)入教材資料時(shí)，教材登錄界面會(huì)將該教材的首頁(yè)路徑傳給本系統(tǒng)的Web Spider程序，程序再到LMS下特定路徑抓取資料，取得資料的方式是采用分析通過(guò)HTTP所傳回的資料，因此只要該教材是由HTTP方式存取皆可適用本系統(tǒng)，最后處理完成的資料會(huì)存放于LDAP目錄資料庫(kù)中。

本研究所提出的智能型推薦學(xué)習(xí)服務(wù)步驟如下：首先判斷登錄學(xué)習(xí)者于系統(tǒng)中所有勾選的興趣項(xiàng)目，得到該學(xué)習(xí)者的所有的興趣。取出所有學(xué)習(xí)者點(diǎn)選教材的記錄并篩選出與登錄學(xué)習(xí)者興趣學(xué)科相符的前N筆數(shù)據(jù)。篩選過(guò)程以興趣學(xué)科為優(yōu)先考慮，再比對(duì)其他項(xiàng)目。取出所有學(xué)習(xí)者點(diǎn)選教材之徑串行。將所有的路徑串行區(qū)分為登錄之學(xué)習(xí)者的路徑串行與其他學(xué)習(xí)者的路徑串行。并以登錄學(xué)習(xí)者的路徑開(kāi)始進(jìn)行分析，并將大于此項(xiàng)目集之其他串行做比對(duì)。若比對(duì)出相同的路徑，則將比對(duì)出相符路徑的下一個(gè)項(xiàng)目記錄下來(lái)。當(dāng)下一個(gè)項(xiàng)目的次數(shù)超過(guò)N次，并與步驟二所得之?dāng)?shù)據(jù)進(jìn)行比對(duì)。若上步驟產(chǎn)生大于或等于N筆的數(shù)據(jù)，以第二步為主進(jìn)行優(yōu)先推薦；若產(chǎn)生小于N筆的數(shù)據(jù)，則以上步驟進(jìn)行優(yōu)先推薦，再以步驟二之?dāng)?shù)據(jù)補(bǔ)滿N筆推薦。

圖1 系統(tǒng)架構(gòu)圖

2.1 檢索資料收集

本系統(tǒng)的后端資料收集程序和其他搜索引擎類似，當(dāng)教師通過(guò)LMS將教材上傳的同時(shí)，也執(zhí)行此模塊程序，只要給定課程內(nèi)容的連結(jié)，程序便會(huì)自動(dòng)找出該課程的所有內(nèi)容，并且分析HTML Tag概略，將所得的資料分為主題和一般內(nèi)容，再將分析后的資料利用JAXB的Marshaller機(jī)制，即可將散亂的資料整理成XML文檔。最后運(yùn)用JAXB機(jī)制，可存取XML文檔，將整理后的資料存進(jìn)LDAP的目錄資料庫(kù)中。

2.2 協(xié)同過(guò)濾推薦

一般協(xié)同過(guò)濾都是推薦相關(guān)信息給“使用者”，而本系統(tǒng)則是使用協(xié)同過(guò)濾，推薦相關(guān)的關(guān)鍵詞給“課程”。如欲找出文章關(guān)鍵詞，最常使用的方法為文字檢索，但此法牽涉到許多的算法與技術(shù)，因此本系統(tǒng)通過(guò)分析使用者所搜索的字串，過(guò)濾出該課程可能的關(guān)鍵詞，主要步驟是從資料庫(kù)中找出使用者搜索所使用的關(guān)鍵詞，并統(tǒng)計(jì)所有關(guān)鍵詞出現(xiàn)頻率。從上述項(xiàng)目集中挑出符合門坎值的項(xiàng)目，儲(chǔ)存到目錄服務(wù)器中的課程關(guān)鍵詞。過(guò)程十分淺顯易懂，雖然說(shuō)結(jié)果可靠性有待研究，但是利用此方法，不僅能取代原本復(fù)雜的工作，也達(dá)到系統(tǒng)自動(dòng)化檢索的目的。

3 系統(tǒng)實(shí)作

3.1 系統(tǒng)資料準(zhǔn)備

在教師上傳教材后，將LMS上的教材課程內(nèi)容路徑當(dāng)作參數(shù)傳給資料收集程序，以筆者所在學(xué)校網(wǎng)絡(luò)教學(xué)教材內(nèi)容為例，教材內(nèi)容大多是Power－Point文件所轉(zhuǎn)換的Html文檔，程序通過(guò)事先定義好轉(zhuǎn)換接口，通過(guò)該接口即可讓系統(tǒng)符合各類教學(xué)平臺(tái)的需求。搜索服務(wù)接口以網(wǎng)頁(yè)方式呈現(xiàn)，因此Client端只需Web瀏覽器即可使用本系統(tǒng)，無(wú)需額外安裝其他軟件，除了一般搜索外，也提供像“授課教師”、“單元主題”或“關(guān)鍵詞”等查詢條件設(shè)定，讓查詢結(jié)果更符合使用者需求。結(jié)果呈現(xiàn)，除了有LDAP Server中的教材內(nèi)容之外，還有通過(guò)關(guān)聯(lián)規(guī)則算法所開(kāi)發(fā)的相關(guān)詞及協(xié)同過(guò)濾所得到的課程關(guān)鍵詞。

本系統(tǒng)關(guān)聯(lián)規(guī)則主要是用在搜索字串的相關(guān)詞方面；而協(xié)同過(guò)濾結(jié)果則是各個(gè)課程的關(guān)鍵詞。通過(guò)這些算法的應(yīng)用所得到的結(jié)果，讓使用者能更快速、更精確地搜索到所要的資料，在資料量越大的系統(tǒng)中，越能顯現(xiàn)其功效。目前實(shí)作上是采用當(dāng)所搜集的資料增加一定數(shù)量后就執(zhí)行一次程序，并且更新之前所產(chǎn)生的資料，這樣的做法可避免因單位時(shí)間內(nèi)增加的資料太少，導(dǎo)致結(jié)果和前次產(chǎn)生的資料相近。

3.2 協(xié)同過(guò)濾推薦

如前所述，推薦操作主要是思考如何在眾多的條件因素下，對(duì)相關(guān)的信息作最佳的匹配提供。整個(gè)教材推薦流程如下：首先，當(dāng)使用者通過(guò)瀏覽器接口登錄系統(tǒng)后，系統(tǒng)會(huì)判斷使用者是否為第一次登錄，若使用者為第一次進(jìn)入本系統(tǒng)，則系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)檢索是否有適合使用者的關(guān)聯(lián)規(guī)則，如果有可用的規(guī)則，通過(guò)“關(guān)聯(lián)規(guī)則”找出推薦教材，最后檢查是否有10部教材推薦給使用者；否則假如找不到可用的規(guī)則，則直接對(duì)使用者推薦使用最多的10部教材。如果在開(kāi)始時(shí)判斷出使用者不是第一次進(jìn)入本系統(tǒng)，則系統(tǒng)會(huì)自動(dòng)檢索是否有與使用者適當(dāng)?shù)年P(guān)聯(lián)規(guī)則，如果有可用的規(guī)則，通過(guò)“關(guān)聯(lián)規(guī)則找出推薦教材”，接著會(huì)由使用者的學(xué)習(xí)記錄推薦教材，如果檢索規(guī)則時(shí)找不出可用的規(guī)則，則直接由使用者的學(xué)習(xí)記錄推薦教材，最后檢查是否共有10部教材推薦給使用者。

4 結(jié)論與未來(lái)工作

本研究提出的基于輕量目錄訪問(wèn)協(xié)議的智能型推薦學(xué)習(xí)服務(wù)系統(tǒng)以目前多元化的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)背景為出發(fā)點(diǎn)，達(dá)到實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確的推薦學(xué)習(xí)效果。智能型推薦學(xué)習(xí)服務(wù)將學(xué)習(xí)者的顯性評(píng)比資料與隱性評(píng)比資料加以運(yùn)用，使學(xué)習(xí)者不局限于本身知識(shí)領(lǐng)域范疇內(nèi)。我們以實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了智能型推薦學(xué)習(xí)服務(wù)系統(tǒng)可達(dá)到獲取準(zhǔn)確率高的教材推薦以及系統(tǒng)使用滿意度高的結(jié)果。

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