基于LDA用户兴趣模型的远程教育课程推荐方法研究

摘要：

传统的远程教育课程推荐方法因数据稀疏问题,造成其主题集中性较差,为此设计基于LDA用户兴趣模型的远程教育课程推荐方法.通过远程教育课程外在属性包容度和内在属性质量值,计算远程教育课程的重要度,并以重要度为依据,利用LDA用户兴趣模型判断用户对主题的偏好度,确定主题与远程教育课程的相似度系数,获得用户对远程教育课程的兴趣度,以此为基础完成远程教育课程的推荐.实验结果表明:使用基于LDA模型的推荐方法向用户推荐的课程有50％以上都是用户需求的课程,而传统的推荐方法只有不到20％,两者相比,基于LDA模型的推荐方法的主题集中性更强,更适合应用在远程教育课程推荐中.

关键词：远程教育、课程推荐、LAD用户兴趣模型、主题确定、重要度计算、偏好度判断

所属期刊栏目：43

分类号：TN911-34;TP301

资助基金：河南省教育科学"十三五"规划2018年度一般课题[2018]-JKGHYB-0175

在线出版日期：2020-04-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：173-176