[发明专利]面向个性化学习的教育资源推荐方法及系统

摘要

本发明具体涉及面向个性化学习的教育资源推荐方法及系统，该方法包括：步骤S1、采集学习者的基本特征数据，并根据所述基本特征数据建立学习者的资源兴趣度模型和学习风格模型；其中，所述基本特征数据包括学习者身份信息、学习行为记录和教育资源操作记录；步骤S2、根据所述资源兴趣度模型和学习风格模型建立学习者特征模型；步骤S3、根据所述学习者特征模型，计算不同学习者之间的相似度或不同教育资源之间的相似度；步骤S4、根据所述不同学习者之间的相似度或不同教育资源之间的相似度，生成针对目标学习者的教育资源推荐结果。通过本发明提供的技术方案，可实现针对目标学习者的教育资源个性化推荐。

主权项

1.面向个性化学习的教育资源推荐方法，其特征在于，包括：步骤S1、采集学习者的基本特征数据，并根据所述基本特征数据建立学习者的资源兴趣度模型和学习风格模型；其中，所述基本特征数据包括学习者身份信息、学习行为记录和教育资源操作记录；步骤S2、根据所述资源兴趣度模型和学习风格模型建立学习者特征模型；步骤S3、根据所述学习者特征模型，计算不同学习者之间的相似度或不同教育资源之间的相似度；步骤S4、根据所述不同学习者之间的相似度或不同教育资源之间的相似度，生成针对目标学习者的教育资源推荐结果；其中，所述步骤S1中资源兴趣度模型中存储有学习者登录教育资源网站的学习者名和密码、浏览对象ID和教育资源兴趣度评分；其中，所述教育资源兴趣度评分intrScore根据公式(1)进行计算：IntrScore＝Score/5+(st+scc+sds)+Score  (1)其中，Score为学习者使用或浏览教育资源后，对教育资源的评分，Score∈[1，5]，IntrScore∈[1，10]；st为对象ID浏览时长得分，根据公式(2)计算：其中，ToltalTime为使用或浏览教育资源的总耗时长，Mintime为该教育资源对应的最短学习时间，ToltalTime和Mintime的单位皆为分钟；Click为点击次数；scc为收藏评论得分，根据公式(3)计算：其中，Collect为收藏次数，Comment为评论标记次数；sds为下载推荐得分，根据公式(4)计算：其中，Download为下载次数，Share为推荐给好友次数。