基于QoS偏好相似度的網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)推薦研究

劉迎春 孫家寶

[摘 要] 網(wǎng)絡(luò)教育的大范圍應(yīng)用帶來(lái)網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)數(shù)量的不斷增長(zhǎng)，如何在大量的網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)中為學(xué)習(xí)者推薦個(gè)性化的教育服務(wù)是網(wǎng)絡(luò)教育管理的一項(xiàng)重要功能。文章把網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)描述屬性分為功能性屬性和服務(wù)質(zhì)量（QoS）屬性兩類(lèi)，以區(qū)分功能相同質(zhì)量各異的網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)，解決具有相同功能、不同QoS的教育服務(wù)的個(gè)性化推薦問(wèn)題。通過(guò)對(duì)學(xué)習(xí)者QoS偏好以及偏好相似度的定義和計(jì)算，提出一種符合學(xué)習(xí)者QoS偏好需求的教育服務(wù)推薦模型和方法。仿真實(shí)驗(yàn)顯示，與常用的方法相比，這種推薦方法能較顯著地提高學(xué)習(xí)者的滿意度。

[關(guān)鍵詞] 網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)； QoS偏好； 服務(wù)推薦； 偏好相似度

[中圖分類(lèi)號(hào)] G434 [文獻(xiàn)標(biāo)志碼] A

[作者簡(jiǎn)介] 劉迎春（1974—），女，安徽肥西人。副教授，碩士生導(dǎo)師，主要從事網(wǎng)絡(luò)教育應(yīng)用、服務(wù)信任與信譽(yù)等方面的研究。E-mail：lyc@zjut.edu.cn。

一 、引 言

隨著網(wǎng)絡(luò)技術(shù)的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)教育的不斷普及，互聯(lián)網(wǎng)上的教育信息日益豐富，網(wǎng)絡(luò)逐漸成為人們獲取知識(shí)信息的主要途徑之一。通過(guò)搜索引擎，網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)者可以搜索學(xué)習(xí)材料、學(xué)習(xí)工具、教學(xué)平臺(tái)用于某一學(xué)習(xí)目標(biāo)或任務(wù)的學(xué)習(xí)，并在使用后參與評(píng)價(jià)或評(píng)論，記錄對(duì)這些學(xué)習(xí)材料、工具、平臺(tái)的功能和質(zhì)量的印象，供其他學(xué)習(xí)者參考。然而，網(wǎng)絡(luò)教育信息種類(lèi)繁多、功能各異，質(zhì)量更是千差萬(wàn)別。通過(guò)搜索引擎往往得到大量具有相同或相似功能的教育信息，學(xué)習(xí)者難以辨別它們的質(zhì)量?jī)?yōu)劣，造成“選擇恐慌”；不同學(xué)習(xí)者具有不同的學(xué)習(xí)特點(diǎn)和偏好需求，搜索獲得的相同內(nèi)容、相同排序的教育信息，無(wú)法幫助不同學(xué)習(xí)者找到適合自己的教育信息，造成學(xué)習(xí)者滿意度的降低，最終造成海量教育信息難以利用和低效利用，阻礙網(wǎng)絡(luò)教育、教學(xué)的深入發(fā)展。

網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)材料、學(xué)習(xí)工具、教學(xué)平臺(tái)等教育信息存在的目的是為學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)服務(wù)，為突出研究對(duì)象的本質(zhì)特征，簡(jiǎn)化表述方式，把以此為目的的所有網(wǎng)絡(luò)教育信息或行為統(tǒng)稱(chēng)為網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)。網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)的內(nèi)容、形式、功能、質(zhì)量千差萬(wàn)別，為了便于理解和實(shí)現(xiàn)，網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)的定義由功能性屬性和非功能性屬性來(lái)描述。功能性屬性是網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)的教育目標(biāo)和功能的描述屬性，非功能性屬性是網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量屬性（簡(jiǎn)稱(chēng)QoS屬性），是學(xué)習(xí)者在接受網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)的過(guò)程中感受到的或不斷體驗(yàn)的一些屬性，例如網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)的響應(yīng)時(shí)間、可靠性、性價(jià)比、網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)提供者的信譽(yù)等。一些網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)的功能屬性是相同的，但其QoS屬性可能存在很大差異。網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)QoS的高低是決定學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)體驗(yàn)滿意與否的最重要因素之一。[1]

學(xué)習(xí)者在請(qǐng)求網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)時(shí)，除了有功能性需求之外，還有一定的QoS需求或偏好。例如，有的學(xué)習(xí)者希望網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)具有較高的響應(yīng)速度；有的學(xué)習(xí)者希望網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)不僅要安全可靠，還要有低廉的價(jià)格。學(xué)習(xí)者的QoS需求滿足與否直接關(guān)系到學(xué)習(xí)者是否選擇教育服務(wù)以及對(duì)教育服務(wù)體驗(yàn)的滿意度。因此，如何從滿足學(xué)習(xí)者功能需求的大量教育服務(wù)中進(jìn)一步準(zhǔn)確找出滿足學(xué)習(xí)者QoS偏好的教育服務(wù)，在網(wǎng)絡(luò)教育管理中顯得越來(lái)越重要。

為了滿足學(xué)習(xí)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)質(zhì)量的個(gè)性化需求，提高網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)的利用率和學(xué)習(xí)者的滿意度，本文提出一種基于學(xué)習(xí)者QoS需求偏好的網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)推薦模型。在具有相同功能屬性的網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)中，利用學(xué)習(xí)者對(duì)網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)的QoS評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)以及學(xué)習(xí)者的QoS需求偏好信息，通過(guò)對(duì)不同學(xué)習(xí)者之間的偏好相似度的計(jì)算，提高相似度高的學(xué)習(xí)者服務(wù)評(píng)價(jià)的權(quán)威性以及偏好相關(guān)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的聚合權(quán)重，以獲得針對(duì)不同偏好學(xué)習(xí)者的網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)QoS排名，并把最合適的網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)推薦給學(xué)習(xí)者。

二、相關(guān)研究

（一）網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)及其QoS

近些年，很多學(xué)者關(guān)注了教育的服務(wù)性，認(rèn)為教育具有服務(wù)業(yè)的典型特點(diǎn)，是現(xiàn)代服務(wù)業(yè)的一個(gè)重要組成部分。[2][3]相對(duì)于傳統(tǒng)教育，網(wǎng)絡(luò)教育的服務(wù)性更明顯，董向東[4]認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)教育本身既是一種個(gè)性化教育過(guò)程，又是一種個(gè)性化服務(wù)過(guò)程。[5]武麗志從服務(wù)的視角對(duì)遠(yuǎn)程教育進(jìn)行研究，給出遠(yuǎn)程教育服務(wù)的特征、服務(wù)質(zhì)量的相關(guān)定義。作為服務(wù)，教育具有固有的特性，其服務(wù)質(zhì)量的定義和屬性也與普通服務(wù)業(yè)不同。[6]張屹等認(rèn)為網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量是網(wǎng)絡(luò)教育的提供者滿足學(xué)習(xí)者明確和隱含需要的能力的特性之總和，網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)質(zhì)量包括可靠性、關(guān)懷性、學(xué)習(xí)資源的有效性等。[7]Godwin J. Udo等提出一種E-learning服務(wù)質(zhì)量評(píng)價(jià)模型，認(rèn)為服務(wù)質(zhì)量包括保證性、移情性、響應(yīng)性、可靠性等。[8]彭博等將一種基于QoS 的算法應(yīng)用到學(xué)習(xí)對(duì)象的評(píng)分中，把事務(wù)處理、響應(yīng)時(shí)間、賠償率反饋評(píng)分等作為QoS屬性。[9]通過(guò)對(duì)QoS數(shù)據(jù)的分析，可以在功能性服務(wù)發(fā)現(xiàn)的基礎(chǔ)上，從滿足功能需求的服務(wù)內(nèi)查找最適合用戶非功能需求的服務(wù)。[10]

從以上學(xué)者的研究可以看出，將網(wǎng)絡(luò)教育信息、資源、行為抽象為網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)可以更好地從教育的過(guò)程和結(jié)果對(duì)教育服務(wù)進(jìn)行評(píng)估；網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)的QoS是用戶在體驗(yàn)教育服務(wù)過(guò)程中感受到的一些非功能屬性，這些非功能屬性的值由使用者評(píng)價(jià)或系統(tǒng)監(jiān)控獲得，通過(guò)分析和挖掘這些非功能屬性數(shù)據(jù)，可以獲得真實(shí)的教育服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量信息以及使用者的使用感受和行為信息。

（二）教育服務(wù)推薦研究

服務(wù)推薦是根據(jù)用戶個(gè)人的喜好、反饋等來(lái)推薦用戶可能感興趣的有用服務(wù)信息和推薦合適的服務(wù)。[11]該方法可以解決當(dāng)前網(wǎng)絡(luò)中服務(wù)過(guò)載的問(wèn)題，廣泛應(yīng)用于Web服務(wù)、電子商務(wù)等領(lǐng)域。在教育領(lǐng)域，也有很多教育服務(wù)推薦的研究，比較有代表性的有：任宇提出一種虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)個(gè)性化推薦策略，將協(xié)同過(guò)濾和關(guān)聯(lián)規(guī)則有機(jī)結(jié)合實(shí)施推薦；[12]劉敏根據(jù)學(xué)習(xí)者興趣構(gòu)建了一種最近鄰居評(píng)價(jià)協(xié)同過(guò)濾算法；[13]李高敏結(jié)合教學(xué)資源的項(xiàng)目特征，提出了一種基于用戶和基于項(xiàng)目的混合協(xié)同過(guò)濾個(gè)性化推薦算法；[14]楊麗娜等提出面向虛擬社區(qū)的學(xué)習(xí)資源個(gè)性化推薦；[15]逄華等對(duì)基于移動(dòng)Agent技術(shù)的教學(xué)資源推薦系統(tǒng)進(jìn)行了研究；[16]黃昌勤從服務(wù)的視角進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)課程資源支持下基于語(yǔ)義Web的個(gè)性化主動(dòng)學(xué)習(xí)研究；[17]王永固等提出一個(gè)基于協(xié)同過(guò)濾技術(shù)的學(xué)習(xí)資源的個(gè)性化推薦系統(tǒng)的理論模型。[18]

以上研究從理論模型到實(shí)際應(yīng)用，取得的成果證明了推薦技術(shù)在教育領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。但上述推薦系統(tǒng)的研究更多關(guān)注的是教育服務(wù)的功能性屬性相對(duì)應(yīng)的規(guī)則和特征，較少涉及教育服務(wù)的非功能性屬性以及學(xué)習(xí)者對(duì)這些非功能性屬性的偏好需求，由此獲得的推薦力度較大，不能區(qū)分推薦服務(wù)在非功能性屬性上的差別以及與學(xué)習(xí)者偏好的關(guān)聯(lián)。本研究緣起于網(wǎng)絡(luò)上相同或相似功能的教育服務(wù)眾多，而其QoS各不相同，不同的QoS與學(xué)習(xí)者對(duì)服務(wù)的需求緊密相連。為實(shí)現(xiàn)更精準(zhǔn)化的推薦，本文區(qū)分了教育服務(wù)的功能性和非功能性屬性，重點(diǎn)針對(duì)教育服務(wù)的QoS以及學(xué)習(xí)者QoS偏好需求，實(shí)施精確、按需的推薦，實(shí)現(xiàn)了在以學(xué)習(xí)者為中心的網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)系統(tǒng)中，通過(guò)學(xué)習(xí)者的QoS評(píng)價(jià)反饋，推薦符合其個(gè)性需求的網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)。該方法能提高優(yōu)質(zhì)網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)的利用率，滿足學(xué)習(xí)者的個(gè)性化需求。

三、推薦模型

在以學(xué)習(xí)者為中心的網(wǎng)絡(luò)教育環(huán)境的學(xué)習(xí)社區(qū)中，任何社區(qū)成員都可以上傳教育服務(wù)供他人使用以合作建構(gòu)知識(shí)或贏利。通過(guò)審查而注冊(cè)到教育服務(wù)庫(kù)中的教育服務(wù)是具有功能性和非功能性屬性描述的“黑匣子”，接受社區(qū)中所有學(xué)習(xí)者的訪問(wèn)和調(diào)用。學(xué)習(xí)者帶著對(duì)網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)的不同需求訪問(wèn)教育服務(wù)庫(kù)。學(xué)習(xí)者的需求有些是顯性的（如對(duì)教育服務(wù)的教學(xué)內(nèi)容、功能、類(lèi)型、價(jià)格等的需求），有些是隱性的（如對(duì)教學(xué)服務(wù)的下載速度、安全性等的需求），顯性的需求可以通過(guò)系統(tǒng)提供的搜索工具檢索獲取，而隱性的需求很難用檢索條件描述。大部分顯性需求是對(duì)教育服務(wù)功能性屬性的需求，QoS屬性一部分可以顯示表達(dá)，一部分只能在接受服務(wù)的過(guò)程中不斷感知。

學(xué)習(xí)者通過(guò)檢索獲得需要的教育服務(wù)后，在使用過(guò)程中體驗(yàn)其服務(wù)質(zhì)量，并在使用后對(duì)其服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行評(píng)價(jià)。匯總大量用戶的誠(chéng)實(shí)評(píng)價(jià)以及系統(tǒng)對(duì)教育服務(wù)過(guò)程的監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)，可以獲得教育服務(wù)QoS的相關(guān)信息，記錄在反饋QoS庫(kù)中，它是計(jì)算每個(gè)教育服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。

學(xué)習(xí)者在搜索、使用、評(píng)價(jià)教育服務(wù)的過(guò)程中，系統(tǒng)通過(guò)一定的感知技術(shù)獲得學(xué)習(xí)者對(duì)教育服務(wù)QoS的需求偏好，與學(xué)習(xí)者的基本信息一起保存在用戶信息庫(kù)中。

搜索工具只能提供顯性的功能性屬性的查詢，在滿足功能性屬性查詢條件后，推薦系統(tǒng)根據(jù)學(xué)習(xí)者的QoS偏好信息，對(duì)反饋QoS庫(kù)中教育服務(wù)的QoS屬性數(shù)據(jù)進(jìn)行相似度和加權(quán)計(jì)算，與當(dāng)前學(xué)習(xí)者QoS偏好相似度高的學(xué)習(xí)者的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)以及與當(dāng)前學(xué)習(xí)者QoS偏好相關(guān)的教育服務(wù)QoS屬性數(shù)據(jù)，在教育服務(wù)QoS匯總值聚合計(jì)算中將有相對(duì)更高的權(quán)重，依據(jù)教育服務(wù)QoS匯總值動(dòng)態(tài)生成符合當(dāng)前學(xué)習(xí)者QoS偏好的教育服務(wù)排序序列。

圖1展示了學(xué)習(xí)者向網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)推薦系統(tǒng)請(qǐng)求教育服務(wù)、網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)推薦系統(tǒng)通過(guò)一系列操作反饋推薦列表給學(xué)習(xí)者、學(xué)習(xí)者使用教學(xué)服務(wù)后對(duì)教育服務(wù)的QoS進(jìn)行評(píng)價(jià)反饋的模式和過(guò)程。由該模型可以看出，基于學(xué)習(xí)者QoS偏好的教育服務(wù)推薦系統(tǒng)具有很好的自治性和自適應(yīng)性，隨著數(shù)據(jù)量的增加，學(xué)習(xí)者的個(gè)體需求能夠不斷得到更好的滿足，教育服務(wù)能夠得到均衡、有效的利用，形成良好的優(yōu)勝劣汰的教育服務(wù)生態(tài)系統(tǒng)。

四、推薦方法

（一）教育服務(wù)的QoS及其量化處理

設(shè)ES 是網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)，它由功能性屬性和非功能性屬性來(lái)描述，記為ES（F，Q），其中，F(xiàn)是功能性屬性，Q是以QoS為代表的非功能性屬性。教育服務(wù)的QoS一般有若干屬性組成，表示成Q（q1，q2，……，qn），qi為教育服務(wù)QoS的第i個(gè)屬性。對(duì)于不同類(lèi)型的教育服務(wù)，其QoS屬性的個(gè)數(shù)和表示也不相同，關(guān)于教育資源、教學(xué)系統(tǒng)等教育服務(wù)的QoS屬性，眾多文獻(xiàn)[19][20][21]已經(jīng)做過(guò)相應(yīng)的研究。

教育服務(wù)庫(kù)中m個(gè)教育服務(wù)的n維QoS屬性經(jīng)過(guò)不斷的服務(wù)請(qǐng)求與交易，獲得了k個(gè)學(xué)習(xí)者的評(píng)價(jià)，這些評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)如圖2（a）所示。采用一定的方法（如平均法）對(duì)k個(gè)學(xué)習(xí)者的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行匯總，得到如圖2（b）所示的矩陣FQ，矩陣中的行表示第i個(gè)教育服務(wù)ESi 的各個(gè)QoS屬性的匯總值，列表示所有教育服務(wù)的第j個(gè)QoS屬性的匯總值，即Qij（i

由推薦模型和上述QoS屬性值的量化處理可以看出，先前的學(xué)習(xí)者對(duì)教育服務(wù)的QoS評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)是推薦的基礎(chǔ)。在實(shí)際應(yīng)用中，我們采用李克特表的方法，來(lái)設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)者的評(píng)價(jià)，每個(gè)QoS的屬性值取值范圍是[1，5]。但是，每個(gè)QoS屬性的語(yǔ)義不同，值的含義也不同，如響應(yīng)時(shí)間是越小越好，可靠性是越大越好，因此，需要對(duì)QoS數(shù)據(jù)進(jìn)行歸一化處理。利用現(xiàn)有方法，[22]由公式（1）處理負(fù)屬性（取值越大，QoS越低，如響應(yīng)時(shí)間、服務(wù)價(jià)格），由公式（2）處理正屬性（取值越大，QoS越高，如可靠性）。其中， qij和uij分別為某個(gè)QoS屬性數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化之前和之后的值，qmax和qmin分別為該QoS屬性在所有用戶反饋中的最大和最小值。

（二）學(xué)習(xí)者的QoS偏好模型及偏好相似度

1. 學(xué)習(xí)者的QoS偏好模型

在自適應(yīng)的個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)中，每個(gè)學(xué)習(xí)者都有獨(dú)特的學(xué)習(xí)風(fēng)格和特點(diǎn)，具有不同的學(xué)習(xí)偏好或需求。學(xué)習(xí)者在教育服務(wù)請(qǐng)求中對(duì)教育服務(wù)QoS的偏好也不同，例如，有的學(xué)習(xí)者更偏愛(ài)交互性強(qiáng)的教育服務(wù)，對(duì)響應(yīng)時(shí)間要求較高，對(duì)教育服務(wù)的適應(yīng)性沒(méi)有特別要求；而有的學(xué)習(xí)者看重教育服務(wù)的可靠性和適應(yīng)性，不能容忍教育服務(wù)的失效和不兼容性，對(duì)交互性沒(méi)有特別要求等。在系統(tǒng)冷啟動(dòng)狀態(tài)下，學(xué)習(xí)者的QoS偏好由調(diào)查表靜態(tài)獲取，隨著學(xué)習(xí)者參與教育服務(wù)的請(qǐng)求和反饋，其偏好信息將動(dòng)態(tài)更新。

用EQ（EQ1，EQ2，……，EQn）表示學(xué)習(xí)者的QoS偏好模型，某個(gè)學(xué)習(xí)者的QoS偏好表示為：EQi（eqi1，eqi2，…，eqin），其中eqij是學(xué)習(xí)者i對(duì)教育服務(wù)QoS的第j個(gè)屬性的偏好值，偏好值的取值范圍是[0，5]，值越大，對(duì)該QoS屬性越偏好。所有學(xué)習(xí)者的QoS偏好信息以矩陣EQ保存在用戶信息庫(kù)中。

2. 學(xué)習(xí)者偏好相似度

具有相似偏好的學(xué)習(xí)者在進(jìn)行教育服務(wù)QoS評(píng)價(jià)時(shí)往往具有相似的評(píng)價(jià)偏好，因此，偏好相似度高的學(xué)習(xí)者的評(píng)價(jià)在所有評(píng)價(jià)中具有更高的參考價(jià)值。

把偏好矩陣EQ中每個(gè)學(xué)習(xí)者的QoS偏好看作是n 維向量，通過(guò)向量間的余弦?jiàn)A角度量的方法，[23]計(jì)算學(xué)習(xí)者之間的偏好相似度。

學(xué)習(xí)者ui和學(xué)習(xí)者uj的QoS偏好向量ui和uj分別為：ui=（eqi1，eqi2，……，eqin）和uj=（eqj1，eqj2，……，eqjn），則學(xué)習(xí)者ui和學(xué)習(xí)者uj的QoS偏好相似度rsij定義為：

利用公式（3）對(duì)學(xué)習(xí)者QoS偏好矩陣EQ進(jìn)行學(xué)習(xí)者的偏好相似度的計(jì)算，得到學(xué)習(xí)者偏好相似度矩陣RS，RS是一個(gè)對(duì)角線為1的對(duì)稱(chēng)矩陣。

（三）基于QoS偏好相似度的QoS匯總值計(jì)算與推薦

設(shè)當(dāng)前學(xué)習(xí)者提出教育服務(wù)的請(qǐng)求初步得到滿足，其功能屬性需求的教育服務(wù)集合ES=（ES1，ES2，…，ESm），每個(gè)教育服務(wù)都有若干個(gè)學(xué)習(xí)者對(duì)其進(jìn)行了評(píng)價(jià)反饋，第d個(gè)學(xué)習(xí)者對(duì)第i個(gè)教育服務(wù)的第j個(gè)QoS屬性的評(píng)價(jià)記為。

已知學(xué)習(xí)者的QoS偏好為：EQt（eq1，eqt2，……，eqtn），利用公式（3）可以算出當(dāng)前學(xué)習(xí)者的QoS偏好與k個(gè)學(xué)習(xí)評(píng)價(jià)者QoS偏好的相似度RSt（rst1，rst2，……，rstk）。記：

則教育服務(wù)集合中第i個(gè)教育服務(wù)的QoS匯總值為：

公式（4）中，首先按當(dāng)前學(xué)習(xí)者的QoS偏好對(duì)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)進(jìn)行處理，偏好高的QoS屬性具有更高的權(quán)值；接著，對(duì)不同學(xué)習(xí)者的評(píng)價(jià)按其與當(dāng)前學(xué)習(xí)者的相似度進(jìn)行加權(quán)，相似度高的學(xué)習(xí)者的評(píng)價(jià)具有更高的權(quán)值。由公式（4）可以獲得所有教育服務(wù)的QoS匯總值，記為 ，這些教育服務(wù)的QoS匯總值是體現(xiàn)當(dāng)前學(xué)習(xí)者偏好的個(gè)性化數(shù)值，對(duì)F中教育服務(wù)QoS匯總值進(jìn)行排序，可以獲得針對(duì)當(dāng)前學(xué)習(xí)者的教育服務(wù)推薦列表，向當(dāng)前學(xué)習(xí)者ut進(jìn)行個(gè)性化教育服務(wù)的推薦。

五、模擬實(shí)驗(yàn)與驗(yàn)證

為了驗(yàn)證本文推薦方法的可行性和準(zhǔn)確度，在局域網(wǎng)中搭建測(cè)試系統(tǒng)，共有一臺(tái)服務(wù)器和四臺(tái)PC機(jī)。服務(wù)器作為教育服務(wù)注冊(cè)存儲(chǔ)服務(wù)器，四臺(tái)PC機(jī)作為學(xué)習(xí)者請(qǐng)求的系統(tǒng)終端機(jī)。

在系統(tǒng)中注冊(cè)60個(gè)教育服務(wù)，以數(shù)據(jù)庫(kù)、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、操作系統(tǒng)、C語(yǔ)言等四門(mén)課程作為不同功能的服務(wù)，可表示為（DB，DS，OS，C），每門(mén)課程注冊(cè)15個(gè)相同功能不同質(zhì)量的教育服務(wù)，選擇可靠性、交互性、關(guān)懷性等三個(gè)屬性作為教育服務(wù)的QoS評(píng)價(jià)屬性參數(shù)，三個(gè)屬性均為正屬性，用qi表示。

由50名本科生作為體驗(yàn)者，他們有不同的QoS偏好，記錄在用戶的QoS偏好庫(kù)中。首先，其中40名學(xué)生根據(jù)自身的QoS偏好請(qǐng)求教育服務(wù)，然后分別對(duì)請(qǐng)求的四門(mén)課程中的教育服務(wù)進(jìn)行QoS評(píng)價(jià)，使每個(gè)教育服務(wù)都有8～12個(gè)評(píng)價(jià)，由此構(gòu)成教育服務(wù)推薦的基本數(shù)據(jù)集。剩余的10個(gè)學(xué)習(xí)者在此數(shù)據(jù)基礎(chǔ)上，對(duì)四門(mén)課程分別進(jìn)行一次教育服務(wù)請(qǐng)求，使用本推薦方法和平均值推薦法進(jìn)行兩次推薦，學(xué)習(xí)者根據(jù)推薦結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)，包括QoS評(píng)價(jià)，滿意度評(píng)價(jià)（SAT）等，最后根據(jù)學(xué)習(xí)者的滿意度對(duì)兩種推薦方法的結(jié)果進(jìn)行對(duì)比。

具體實(shí)驗(yàn)過(guò)程如下。

1. 用戶偏好數(shù)據(jù)。首先由調(diào)查問(wèn)卷得出每個(gè)學(xué)習(xí)者的QoS偏好，見(jiàn)表1。其中，屬性qi（1≤i≤3）取值范圍是[0，5]。表中的值越大，代表該用戶越偏重該屬性，即qi值為0時(shí)，用戶最不在乎此屬性，qi為5時(shí)，用戶最重視該屬性。

2. 教育服務(wù)評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。通過(guò)40位同學(xué)對(duì)60個(gè)教育服務(wù)的評(píng)價(jià)獲得教育服務(wù)的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，見(jiàn)表2。其中不為空的qi分量表示評(píng)價(jià)者U對(duì)服務(wù)ES的某個(gè)QoS屬性的評(píng)價(jià)值，qi越大，表示評(píng)價(jià)者對(duì)相應(yīng)服務(wù)的這個(gè)QoS屬性表現(xiàn)越滿意，反之則不滿意。如此獲得每個(gè)教育服務(wù)ES大約有10個(gè)左右用戶的評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)。

3. 服務(wù)請(qǐng)求與推薦。有10個(gè)學(xué)習(xí)者（U41～U50），他們的請(qǐng)求偏好模型見(jiàn)表1，對(duì)教育服務(wù)進(jìn)行請(qǐng)求。通過(guò)公式（3）、（4）對(duì)他們請(qǐng)求的服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量進(jìn)行計(jì)算，獲得每個(gè)教育服務(wù)的QoS匯總值，按QoS匯總值進(jìn)行服務(wù)的推薦。

例如，U41請(qǐng)求數(shù)據(jù)庫(kù)教育服務(wù)，返回15個(gè)數(shù)據(jù)庫(kù)教育服務(wù)，系統(tǒng)需要根據(jù)U41的偏好以及這15個(gè)服務(wù)的服務(wù)質(zhì)量信息給U41推薦一個(gè)最合適的教育服務(wù)。

EQ41=（0，5，3）是U41的用戶偏好，表示他對(duì)可靠性沒(méi)有要求，對(duì)交互性要求很高。15個(gè)候選服務(wù)都有8～12個(gè)用戶評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)，由公式（3）計(jì)算U41和每個(gè)候選服務(wù)的每個(gè)評(píng)價(jià)者的用戶相似度，得到表3的數(shù)據(jù)。

再由公式（4）計(jì)算針對(duì)U41用戶偏好的這15個(gè)教育服務(wù)的不同QoS匯總值，按QoS匯總值降序進(jìn)行個(gè)性化的教育服務(wù)推薦。

4. 推薦滿意度。學(xué)習(xí)者的滿意度是鑒定推薦結(jié)果是否滿足需求的重要參數(shù)。分別使用本文的推薦方法與平均值推薦法為用戶進(jìn)行教育服務(wù)推薦，根據(jù)請(qǐng)求者對(duì)推薦結(jié)果滿意度的評(píng)價(jià)，從兩個(gè)角度進(jìn)行對(duì)比：①每個(gè)教育服務(wù)請(qǐng)求者對(duì)請(qǐng)求過(guò)的四門(mén)課程的教育服務(wù)滿意度的平均值，如圖3（a）所示；②每門(mén)課程教育服務(wù)的所有使用者滿意度平均值，結(jié)果如圖3（b）所示。

由實(shí)驗(yàn)對(duì)比可見(jiàn)，無(wú)論是學(xué)習(xí)者請(qǐng)求過(guò)的所有教育服務(wù)的滿意度均值，還是每門(mén)課程教育服務(wù)的滿意度均值，使用QoS偏好推薦法的學(xué)習(xí)者滿意度均高于平均值推薦法。

六、總 結(jié)

本文針對(duì)現(xiàn)有教育服務(wù)推薦方法中缺少關(guān)注服務(wù)質(zhì)量信息帶來(lái)的一些問(wèn)題，在深入研究網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)的特點(diǎn)及其QoS屬性的基礎(chǔ)上，提出了一種基于QoS偏好的教育服務(wù)推薦模型和方法，為學(xué)習(xí)者推薦符合其QoS偏好的個(gè)性化教育服務(wù)。在后續(xù)的工作中，計(jì)劃在網(wǎng)絡(luò)教育服務(wù)管理系統(tǒng)中實(shí)現(xiàn)和應(yīng)用本推薦方法，積累用戶數(shù)據(jù)和推薦反饋，提高對(duì)學(xué)習(xí)者QoS偏好信息的動(dòng)態(tài)感知，優(yōu)化QoS評(píng)價(jià)數(shù)據(jù)的挖掘，進(jìn)一步提高學(xué)習(xí)者的滿意度，構(gòu)造更加智能的學(xué)習(xí)環(huán)境，用技術(shù)促進(jìn)教育、改進(jìn)教育。

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