[发明专利]一种基于知识关联的学习资源协同过滤推荐方法及系统

摘要

本发明属于个性化智能推荐领域，公开了一种基于知识关联的学习资源协同过滤推荐方法及系统,结合知识间关联关系和资源与知识点的关联关系，在用户相似度计算和兴趣度计算方法中引入与学习者相关联的知识点信息，进而获得目标学习者的最近邻用户群，并构建学习者‑学习资源兴趣度评分矩阵；接着，通过相似用户群的知识点偏好预测当前用户尚未学习且可能感兴趣的资源的兴趣度评分；最后，选取兴趣度评分较高的N个结果推荐给当前学习者。本发明统筹学习者、知识点和学习资源三者之间的关系设计了一种基于知识关联的学习资源协同过滤推荐算法，使得推荐结果更符合学习者的实际学习需求。

主权项

1.一种基于知识关联的学习资源协同过滤推荐方法，其特征在于，所述基于知识关联的学习资源协同过滤推荐方法包括：构建学习者、知识点与学习资源三维关联模型；数据源于学习者基本信息库、学习行为数据库、知识点间关联库和知识点与学习资源关联库；获取与目标学习者关联的知识点信息，结合知识点与学习资源的关联，将知识点与资源之间的关联权重映射为学习者与知识点的关联权重，构建学习者与父知识点的权重向量矩阵，进一步度量学习者之间的相似性并获取目标学习者的最近邻用户群；将学习者所学资源与知识点的关联和隐式评分法结合，构建学习者‑学习资源兴趣度评分矩阵；结合最近邻用户群和经过k‑means算法处理后的兴趣度评分矩阵，利用相似用户群的偏好预测当前学习者可能感兴趣的资源的兴趣度评分；对系统预测的兴趣度评分降序排列，选择评分较高的N个序列结果推荐给目标学习者。