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    基于用戶行為特征的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)云平臺資源個性化推薦方法

    2024-10-01 00:00:00趙莉蘋
    無線互聯(lián)科技 2024年18期

    摘要:針對網(wǎng)絡(luò)教學(xué)云平臺的數(shù)據(jù)量大導(dǎo)致推薦的相關(guān)度低的問題,文章提出基于用戶行為特征的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)云平臺資源個性化推薦方法。該方法通過采集歷史數(shù)據(jù),篩選關(guān)鍵特征,結(jié)合K-中心聚類算法挖掘用戶行為特征,建立與資源特征關(guān)聯(lián)規(guī)則,結(jié)合偏好因子,為用戶生成資源個性化推薦列表。實驗測試結(jié)果表明,該方法推薦相關(guān)度高,滿足平臺實際應(yīng)用需求。

    關(guān)鍵詞:資源推薦;個性化推薦;網(wǎng)絡(luò)教學(xué)云平臺;用戶行為特征

    中圖分類號:TP391 文獻標(biāo)志碼:A

    0 引言

    在教育領(lǐng)域,網(wǎng)絡(luò)教學(xué)云平臺的應(yīng)用有效整合了教學(xué)資源,為學(xué)校提供在線教學(xué)資料。但教學(xué)云平臺擁有海量教學(xué)資源,如何獲取所需資源成為難題。聶偉等[1]基于用戶協(xié)同過濾的資源推薦,側(cè)重歷史數(shù)據(jù),忽視興趣動態(tài)性,導(dǎo)致推薦結(jié)果相關(guān)度低。劉麗娜[2]用數(shù)據(jù)挖掘分析用戶行為特征,構(gòu)建個性化推薦模型,但用戶瀏覽數(shù)據(jù)稀疏,影響推薦效果。因此,本研究基于用戶行為特征的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)云平臺資源個性化推薦方法,實現(xiàn)個性化推薦[3]。

    1 網(wǎng)絡(luò)教學(xué)云平臺資源個性化推薦方法設(shè)計

    1.1 挖掘網(wǎng)絡(luò)教學(xué)云平臺用戶行為特征

    考慮提取的相關(guān)用戶行為數(shù)據(jù)存在量綱差異,對提取的數(shù)據(jù)進行歸一化處理,公式[4]為:

    式中,x為用戶行為數(shù)據(jù);x′為提取的原始用戶數(shù)據(jù);xmax和xmin為原始數(shù)據(jù)集的最大值和最小值。

    采用K-中心聚類算法對處理后的用戶行為數(shù)據(jù)進行聚類分析。用戶行為數(shù)據(jù)的相似度公式為:

    式中,xi和xj為2個隨機用戶行為數(shù)據(jù);i和j為數(shù)據(jù)標(biāo)簽;S(xi,xj)為數(shù)據(jù)間的相似度;N為提取后的用戶行為數(shù)據(jù)總量;w為數(shù)據(jù)的核心元素;α為核心元素所占的權(quán)重。

    根據(jù)上述公式,本文將滿足聚類閾值的數(shù)據(jù)進行聚類處理。定義聚類中心的數(shù)量為K,數(shù)據(jù)聚類處理公式為:

    式中,L為聚類的用戶行為數(shù)據(jù)簇;μ為設(shè)定的聚類邊界閾值。

    基于聚類行為數(shù)據(jù),挖掘各聚類簇的用戶行為特征。挖掘提取公式為:

    式中,X為用戶行為特征;c為特征標(biāo)簽;T為數(shù)據(jù)聚類簇的時序特征。

    1.2 定義行為特征與資源特征的關(guān)聯(lián)規(guī)則

    基于挖掘用戶行為特征,本文采用關(guān)聯(lián)規(guī)則算法建立與教學(xué)資源特征的關(guān)聯(lián)關(guān)系。將挖掘用戶行為特征作為關(guān)聯(lián)規(guī)則算法的事務(wù)數(shù)據(jù)庫,項目集合公式為:

    上述建立的項目集合有唯一標(biāo)識符,定義該項目集合與資源特征事務(wù)集的關(guān)聯(lián)規(guī)則,公式為:

    定義關(guān)聯(lián)規(guī)則添加置信度。置信度的設(shè)定公式為:

    式中,C為關(guān)聯(lián)規(guī)則的置信度;T為用戶行為特征項目集合的標(biāo)識符;D為事務(wù)百分比。

    1.3 個性化推薦網(wǎng)絡(luò)教學(xué)云平臺資源

    根據(jù)云平臺用戶所關(guān)聯(lián)的資源特征,分析個性偏好因子。以用戶賬號ID為基準(zhǔn),將關(guān)聯(lián)的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)云平臺資源特征轉(zhuǎn)換為鄰居節(jié)點,節(jié)點向量加和公式為:

    E=∑(a,b,e)π(a,b,e)(8)

    式中,E為鄰居節(jié)點向量加和;a為用戶ID數(shù)據(jù);b為用戶行為特征數(shù)據(jù)實體;e為關(guān)聯(lián)資源特征數(shù)據(jù)實體。

    根據(jù)計算的鄰居節(jié)點向量加和,定義用戶的個性偏好因子公式為:

    式中,P(a)為用戶a的個性偏好因子;φ為權(quán)重系數(shù)。

    2 資源推薦實踐

    2.1 云平臺資源數(shù)據(jù)及用戶數(shù)據(jù)

    依托的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)云平臺已運行3年,數(shù)據(jù)量充 足,支持本次資源個性化推薦測試。平臺共有10萬余條資源數(shù)據(jù),涵蓋多學(xué)科和資源類型,具體如表1所示。

    該網(wǎng)絡(luò)教學(xué)云平臺有3145名學(xué)生用戶記錄,數(shù)據(jù)按2∶1∶1比例分為訓(xùn)練集、測試集和實驗集,用于模型訓(xùn)練、方法可行性和有效性測試。

    2.2 結(jié)果分析與討論

    隨機選用測試集中的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)云平臺的用戶數(shù)據(jù)進行分析,采用本文方法進行資源的個性化推薦。

    選用的10名云平臺用戶的行為記錄如表2所示。

    根據(jù)上述數(shù)據(jù)及用戶瀏覽內(nèi)容,采用本文方法分析行為特征,推薦個性化資源,個性化推薦結(jié)果如表3所示。

    如表3所示,本文方法為用戶推薦不同的教學(xué)資源,個性化程度較好。采用聶偉等[1]和劉麗娜[2]方法做對比進行相同用戶推薦測試,結(jié)果如圖1所示。

    由圖1可知,隨著用戶數(shù)增加,聶偉等[1]和劉麗娜[2]方法相關(guān)度下降,而本文方法保持高相關(guān)度,說明在大規(guī)模個性化推薦中,本文方法更有效。

    3 結(jié)語

    本文基于網(wǎng)絡(luò)教學(xué)云平臺實際應(yīng)用,提出用戶行為特征驅(qū)動的資源個性化推薦方法。實踐測試顯示,該方法在資源推薦中有較高相關(guān)度,能匹配用戶需求與偏好。后續(xù)研究將加入用戶反饋機制,動態(tài)調(diào)整推薦內(nèi)容,以提升資源推薦的準(zhǔn)確性和平臺性能。

    參考文獻

    [1]聶偉,鄭冰樹.基于UBCF算法在圖書館個性化資源推薦中的應(yīng)用研究[J].電腦知識與技術(shù),2023(36):22-24.

    [2]劉麗娜.基于數(shù)據(jù)挖掘的公選課資源共享個性化推薦模型研究:以廣東省民辦院校為例[J].安徽電子信息職業(yè)技術(shù)學(xué)院學(xué)報,2023(4):20-23,28.

    [3]孫成霞.基于知識圖譜的工商管理線上教學(xué)資源個性化推薦方法[J].信息與電腦(理論版),2023(22):217-219.

    [4]翟小樂,蔣麗銘,任云鵬.基于協(xié)同過濾的高校圖書館數(shù)字資源個性化推薦方法[J].信息與電腦(理論版),2023(9):96-98.

    Personalized recommendation method of cloud platform resources for network teaching

    based on user behavior characteristics

    Abstract: The problem of low relevance of recommendations due to the large amount of data on online teaching cloud platforms. This article proposes a personalized recommendation method for online teaching cloud platform resources based on user behavior characteristics. By collecting historical data to filter key features, combining K-center clustering algorithm to mine user behavior characteristics, establishing association rules with resource features, and combining preference factors, a personalized resource recommendation list is generated for users. Experimental testing shows that this method has high recommendation relevance and meets the practical application needs of the platform.

    Key words: resource recommendation; personalized recommendation; network teaching cloud platform; user behavior characteristics

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