利用学习者画像实现个性化课程推荐

在"互联网+"在线学习环境下,探索符合学习习惯和偏好的个性化推荐路径能够降低学习者学习的盲目性、提升学习者在线学习体验.文章提出了一种基于学习者画像的个性化课程推荐方法,首先,利用爬虫技术获得Bilibili网站30多万名学习者的数据,然后对学习者学习数据进行定量分析,尤其是在个性化特征最明显的情感表达方面,采用了基于注意力机制的双向长短时记忆网络进行情感分析,从而构建了包含学习者基本信息、行为和弹幕文本三个维度的学习者画像特征模型.在此基础上,利用深度神经网络建立了教学资源与学习者画像之间的关系模型,用该模型预测学习者新的学习需求.实验结果表明,当学习者登录后,输入要选择的课程,模型能够根据学习者画像推荐相似学习者学习过的课程,提供个性化课程推荐服务,且推荐评价指标也表明该模型能够提高推荐性能.     

基于用户兴趣的文献个性化推荐研究

针对当前文献推荐中个性化程度不高等问题,提出一种对用户行为重新分配权重的度量算法。运用用户行为数据按照时间顺序重新分配权重,突出近期用户兴趣构建用户兴趣模型。通过LDA主题分布、关键词分布等方法构建学术资源模型,实现两模型间匹配,完成推荐。通过实验验证,该算法准确性达到80%,比传统等权重算法提高近20%,召回率与F值分别提升了7%和5%。研究表明,基于时间因素的用户兴趣度量算法相较于传统等权重算法具有更高的准确性,未来可进一步优化用户兴趣度量以实现精准推荐服务。     

一种图书馆书籍的个性化推荐方法

文章对推荐系统进行了研究,借鉴了亚马逊的图书推荐思想。利用书籍的图书分类、书籍综合特征和书籍评分,提出了一种基于协同过滤、基于内容推荐的综合推荐算法。算法用于鉴别用户是否喜好某本书籍。同时将这种推荐算法应用于高校图书馆的书籍借阅系统中,旨在提高图书馆借阔系统的个性化。该算法能在一定程度上降低借阅者花费在借阅过程中的时间,另一方面能够通过推荐算法的应用,提高图书馆书籍利用率,降低书籍借阅过程中的马太效应。     

高校图书馆资源数字化及个性化推荐服务探讨

分析不同类型数字图书馆的功能,阐述了普通高校图书馆资源数字化拟定位在构建"独立建设型"为宜的观点,探讨了图书馆实现资源数字化的要素及个性化推荐的服务模式。     

基于用户关注度的个性化推荐系统研究

传统推荐系统存在不以用户关注度为导向、推荐信息分散、推荐效率低等弊端,针对该问题,通过深入挖掘用户的关注度特征及浏览行为特征,分析用户的潜在需求,以此为基础,综合基于类别关注度的信息推荐、基于主题词的长期关注度推荐以及基于协同过滤的个性化推荐算法,采用模块化的设计方法,提出一种基于用户关注度的个性化推荐系统。实践应用表明,该系统能够帮助用户从海量信息中快速、准确地找到自己关注的内容,对互联网个性化信息服务具有一定的应用价值。     

个性化推荐技术及其在远程教育中的应用

近年来,远程教育随着信息技术的不断发展取得了巨大的进步,但由于发展时间尚短、资源建设尚不成熟,其与线下教育相似的传统教学模式已不能满足学习者需求。创建能够为学习者提供个性化的学习建议及精准的课程推荐、满足学习者个性化需求的新型教学模式成为远程教育发展的必然方向。本文介绍了个性化推荐技术,对其在远程教育领域的意义与应用场景进行了阐述。     

毕业设计中的个性化推荐服务

毕业设计过程中,优秀参考文献的阅读与学习将会提高学位论文的质量,为此教师们需要花费大量的时间为学生们提供参考文献。本文在一个毕业设计智能导师系统中,应用基于用户特征的个性化推荐技术,设计了一个参考文献自动推荐模块,它实现了参考文献的自动推荐从而有效地辅助了教师的毕业设计指导工作。试用表明,它较好地完成了对学生每周参考与每周必读文献的推荐,使教师和学生均较满意。     

基础教育资源网中个性化资源推荐服务研究

为了使资源网用户能够在海量资源中,准确快速地找到自己感兴趣的资源,本文提出了一种个性化资源推荐服务模型.该模型在分析资源和用户特征的基础上,讨论了资源描述与用户兴趣的建模方法及用户兴趣漂移的处理方法,设计并阐述了该服务的模型和实现方法,最后介绍了该模型在"辽宁省基础教育资源网"上的应用情况.     

数字图书馆中基于本体的个性化推荐框架

为了提高数字图书馆信息服务的能力,描述了一个基于本体的用户浏览和搜索个性化推荐系统框架.该框架将本体的优点应用于检索周期中,包括提问相关测度、语义化的用户兴趣表达和自动更新、以及个性化的检索结果排序等.在用户访问数字图书馆的交互过程中,可通过本体来构造用户提问和文档内容的匹配机制以实现语义化的内容检索,并可进一步使用本体来构造用户兴趣偏好的概念向量以实现面向用户的个性化推荐反馈.     

基于深度学习的数字图书馆资源个性化推荐模型设计

针对海量在线资源带来的“信息迷航”情况,本文提出基于深度学习的数字图书馆资源个性化推荐模型.首先对深度学习的特点进行分析,再运用其对数字图书馆用户进行画像建模,根据用户特征、行为与偏好等信息,构建用户画像,再根据提取到的用户画像特征,结合深度学习算法,引入用户特征与时间关系参数,提高用户与资源间的匹配度,以此实现数字图...     

RFID技术在高校图书馆中的应用

RFID俗称电子标签,是一种非接触式的自动识别技术。目前正在我国高校图书馆推广应用。该技术与图书馆目前普遍应用的条形码系统相比,具有显著的功能优势。文章对RFID技术及在图书馆的应用进行了介绍,并对在应用过程中存在的问题进行了分析。     

RFID技术在高校图书馆的应用与研究

简要论述了RFID技术在高校图书馆的应用与研究,对UHF-RFID和HF-RFID技术在图书馆中的应用进行了比较,对UHF-RFID在未来图书馆发展中的作用进行了展望。     

数字图书馆个性化信息服务策略研究

随着网络的普及以及信息技术的日臻成熟,信息资源正以指数级的速度增长。数字图书馆的出现是对传统图书馆服务的扩展和创新。本文通过论述数字图书馆个性化信息服务的定义和特征,分析了数字图书馆个性化信息服务的策略。     

基于知识关联分析的高职院校图书馆图书推送服务研究

随着国家对职业教育改革和支持力度的不断加大,图书馆作为高职院校知识、信息与文化集聚地必须尽快适应新形势下职业教育发展的新需求,为读者提供较为专业化、智能化、个性化的服务。为此,本文针对高职院校生源特点并通过对不同专业所讲授课程知识点与馆藏图书进行关联分析,根据"教学计划"中规定每门课程开设的时间及时向读者推荐相关参考书籍,使读者能够更加便利、快捷地获取学习、教学所需图书资料。     

RFID物流技术在高校实验设备管理系统中的应用

针对高校传统实验室设备管理方法的弊端,探讨RFID物流技术在实验室设备自动化管理系统中的应用.利用RFID物流技术实现实验室设备的信息化管理,提高管理水平和效率,同时能让上级管理部门及时了解设备情况,优化实验配置,提高设备利用率.     

使用RFID技术提高图书馆自助管理水平

RFID技术在图书馆的应用越来越广泛,它通过电子标签和读写器自动识别图书和合法用户,完成自助借阅,有效地提高了图书馆的自助管理水平.     

基于RFID的室内定位技术简介

从RFID角度分别介绍了三种室内定位技术的工作原理、优缺点及发展趋势,使读者对当前基于RFID的室内定位技术有一个全面的了解.     

基于Android的个性化校园地图服务设计

随着智能手机的普及和3G技术的发展,基于位置的服务——LBS(location based service)得到了广泛的应用。LBS业务是通过无线通信网络获取无线用户的位置信息,是在地理信息系统平台的支持下提供相应服务的一种无线增值业务。在Android平台下,以校园这个特殊职能的区域为研究对象建立了用户兴趣模型库,并据此提出了一种个性化地图封装方案,实现了LBS的个性化服务。针对LBS的本地化服务特点进行了讨论,兼顾用户的个性化和本地化搜索需求,提出了一种本地化的地图搜索方案,对其中关键技术进行了研究。