[发明专利]基于标签的教育资源推荐方法及系统有效
申请号: | 201710042645.5 | 申请日: | 2017-01-20 |
公开(公告)号: | CN107045533B | 公开(公告)日: | 2018-09-14 |
发明(设计)人: | 张艳红;谌颃;孔令美;钟健;王煜林;王金恒 | 申请(专利权)人: | 广东技术师范学院天河学院 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30;G06Q50/20 |
代理公司: | 北京远大卓悦知识产权代理事务所(普通合伙) 11369 | 代理人: | 史霞 |
地址: | 510000 广东*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 基于 标签 教育 资源 推荐 方法 系统 | ||
1.一种基于标签的教育资源推荐方法,其步骤如下:
S1:输入个人信息和要找的教育资源标签,读取所述个人信息并根据所述教育资源标签在教育资源网络中进行初次筛选,得到第一组教育资源和第一组用户集合;
S2:用户随机查看所述第一组教育资源中的一个教育资源,并对所述教育资源的难度、相关度和喜好程度进行评分并得到关于这三个评分标准的评分向量;并根据所述第一组用户集合中的其他用户关于所述教育资源的评分向量构建相似度函数,并根据所述相似度函数的计算结果作正态分布曲线N(μ,σ),根据所述正态分布曲线对所述第一组用户集合定义第一组相似用户群;其中,所述相似度函数定义为ω(α,β)=<α,β>/|α|·|β|,其中α为该用户的评分向量(x1,y1,z1),β为另外某个用户的评分向量(x2,y2,z2),其中,x为难度值,y为相关度值,z为喜好程度值;所述正态分布曲线N(μ,σ)中,μ为所有用户的ω(α,β)的均数,σ为所有用户的ω(α,β)的方差;所述相似用户为正态分布曲线N(μ,σ)中(μ-σ/3~μ+σ/3)范围内的用户;
S3:从S2得到的所述相似用户群中筛选出关于该标签喜好程度最高的教育资源,得到第二组教育资源、第二组用户集合和第二组相似用户群,对所述第二组教育资源重复S2得到第三组教育资源和第三组用户集合;
S4:对多次筛选过程中相似用户出现过的其他用户的出现次数计算加权平均数得到相似用户的排序值Q,并根据所述排序值Q的范围定义相同水平学习者群体并相互关联;所述相似用户排序值其中i为搜索同一标签的次数,ci为这次搜索中的总用户人数;
S5:根据所述相同水平学习者群体和每个相同水平学习者的喜好程度推荐关于所搜索的教育资源标签的教育资源。
2.根据权利要求1所述的一种教育资源推荐方法,其特征在于,所述个人信息包括用户名、头像、性别、年级;所述标签包括学科、章节、关键词;所述评分标准中的难度评分从易到难分为1-5,相关度评分从不相关到相关分为0-5,喜好程度评分从不喜欢到喜欢分为0-4。
3.根据权利要求1所述的教育资源推荐方法,其特征在于,根据权利要求1所述的教育资源推荐方法,其特征在于,将所述相似用户排序值Q从大到小进行排列,排序在前30%的所述相似用户排序值Q对应的用户定义为所述相同水平学习者群体。
4.一种基于标签的教育资源推荐系统,其特征在于,包括:
第一模块,用于输入个人信息和所要找的教育资源标签,读取所述个人信息并根据所述教育资源标签在所述教育资源网络中进行初次筛选,得到第一组教育资源和第一组用户集合;
第二模块,用于随机查看所述第一组教育资源中的一个教育资源,并对所述教育资源的难度、相关度和喜好程度进行评分并得到关于这三个评分标准的评分向量;并根据所述第一组用户集合中的其他用户关于所述教育资源的评分向量构建相似度函数,并根据所述相似度函数的计算结果作正态分布曲线N(μ,σ),根据所述正态分布曲线对所述第一组用户集合定义相似用户群;其中,所述相似度函数定义为ω(α,β)=<α,β>/|α|·|β|,其中α为该用户的评分向量(x1,y1,z1),β为另外某个用户的评分向量(x2,y2,z2),其中,x为难度值,y为相关度值,z为喜好程度值;所述正态分布曲线N(μ,σ)中,μ为所有用户的ω(α,β)的均数,σ为所有用户的ω(α,β)的方差;所述相似用户为正态分布曲线N(μ,σ)中(μ-σ/3~μ+σ/3)范围内的用户;第三模块,用于从上一步得到的所述相似用户群中筛选出关于该标签喜好程度最高的教育资源,得到第二组教育资源和第二组用户集合,并可重复进行此步骤;
第四模块,用于多次筛选过程中出现过的其他用户的出现次数计算加权平均数得到相似用户的排序值Q,并根据所述排序值Q的范围定义相同水平学习者群体并相互关联;所述相似用户排序值其中i为搜索同一标签的次数,ci为这次搜索中的总用户人数;
第五模块,用于根据所述相同水平学习者群体和每个相同水平学习者的喜好程度推荐关于所搜索的教育资源标签的教育资源。
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