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基于TFIDF+LDA和Mini Batch K⁃means算法的在线课程推荐方法研究
1
作者
严武军
王丽蓉
《现代计算机》
2023年第23期15-20,共6页
在线教育资源急剧增长让学习者难以抉择,研究在线课程分类推荐,能帮助学习者快速获取所需资源。首先将潜在狄利克雷分配算法融入词频-逆向文件频率算法对数据进行预处理,生成词向量矩阵;之后采用Mini Batch K-means算法训练聚类模型,并...
在线教育资源急剧增长让学习者难以抉择,研究在线课程分类推荐,能帮助学习者快速获取所需资源。首先将潜在狄利克雷分配算法融入词频-逆向文件频率算法对数据进行预处理,生成词向量矩阵;之后采用Mini Batch K-means算法训练聚类模型,并采用T分布随机邻域嵌入降维算法对训练结果进行可视化分析。实验采用从Pluralsight在线课程API获取8016条数据进行实验,实验结果表明融入潜在狄利克雷分配算法的词频-逆向文件频率算法效果更好。
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关键词
词频逆向文件频率
潜在狄利克雷分配
Mini
Batch
K-means
在线课程推荐
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职称材料
在线课程推荐系统综述
2
作者
余鹏
刘星雨
+3 位作者
程颢
杨佳琦
陈国华
贺超波
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第22期1-14,共14页
在线教育的快速发展使得在线课程数量爆炸式增长,学习者很容易陷入“课程过载”带来的课程信息获取效率低下的问题,这推动了在线课程推荐系统的产生和发展。目前在线课程推荐系统已成为研究热点,并且在该领域中提出了大量方法,有必要对...
在线教育的快速发展使得在线课程数量爆炸式增长,学习者很容易陷入“课程过载”带来的课程信息获取效率低下的问题,这推动了在线课程推荐系统的产生和发展。目前在线课程推荐系统已成为研究热点,并且在该领域中提出了大量方法,有必要对最新的研究进展进行系统的梳理分析。首先归纳总结在线课程推荐系统的基本框架和相关概念。然后重点对比分析现有在线课程推荐系统采用的各类核心推荐方法,其中包括基于关联规则挖掘、基于矩阵分解、基于概率模型、基于深度学习、基于智能优化、基于语义计算等类型的方法。最后介绍在线课程系统的各种评价指标和公开可用的数据集,并展望未来的发展方向。
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关键词
在线课程推荐
系统
关联规则挖掘
矩阵分解
概率模型
深度学习
智能优化
语义计算
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职称材料
一种知识图谱增强的在线课程推荐方法
被引量：
4
3
作者
陈欣
孙玉虹
+1 位作者
丁长青
刘利聪
《软件导刊》
2022年第1期9-14,共6页
在课程推荐领域,通常会遇到数据稀疏性和冷启动问题,导致推荐效果不理想。为此,基于端到端深度学习框架,提出一种融合课程知识图谱的深度卷积神经网络(KGCN-CR)。通过聚集课程实体邻域信息增强自身实体表示,获取学生个性化潜在兴趣。以...
在课程推荐领域,通常会遇到数据稀疏性和冷启动问题,导致推荐效果不理想。为此,基于端到端深度学习框架,提出一种融合课程知识图谱的深度卷积神经网络(KGCN-CR)。通过聚集课程实体邻域信息增强自身实体表示,获取学生个性化潜在兴趣。以慕课(MOOC)平台为例,通过爬取计算机类和艺术类学生的课程交互数据和课程属性,构建课程知识图谱作为辅助信息增强课程推荐的性能,分别使用18135条交互数据以及44600条课程属性进行试验。结果表明,KGCN-CR的ACC以及AUC分别达到了82.3%和78.2%,比SVD提升15%,精确率、召回率以及F1值也最优。因此,知识图谱作为辅助信息能有效提升课程推荐的性能,能较好解决数据稀疏性以及冷启动问题,并具有较好的推荐可解释性。
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关键词
知识图谱
在线课程推荐
神经网络
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职称材料
题名
基于TFIDF+LDA和Mini Batch K⁃means算法的在线课程推荐方法研究
1
作者
严武军
王丽蓉
机构
太原师范学院计算机科学与技术学院
出处
《现代计算机》
2023年第23期15-20,共6页
文摘
在线教育资源急剧增长让学习者难以抉择,研究在线课程分类推荐,能帮助学习者快速获取所需资源。首先将潜在狄利克雷分配算法融入词频-逆向文件频率算法对数据进行预处理,生成词向量矩阵;之后采用Mini Batch K-means算法训练聚类模型,并采用T分布随机邻域嵌入降维算法对训练结果进行可视化分析。实验采用从Pluralsight在线课程API获取8016条数据进行实验,实验结果表明融入潜在狄利克雷分配算法的词频-逆向文件频率算法效果更好。
关键词
词频逆向文件频率
潜在狄利克雷分配
Mini
Batch
K-means
在线课程推荐
Keywords
term frequency-inverse document frequency
Latent Dirichlet Allocation
Mini Batch K-means
recommended online courses
分类号
TP3 [自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
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职称材料
题名
在线课程推荐系统综述
2
作者
余鹏
刘星雨
程颢
杨佳琦
陈国华
贺超波
机构
华南师范大学 计算机学院
出处
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023年第22期1-14,共14页
基金
国家自然科学基金面上项目(62077045)。
文摘
在线教育的快速发展使得在线课程数量爆炸式增长,学习者很容易陷入“课程过载”带来的课程信息获取效率低下的问题,这推动了在线课程推荐系统的产生和发展。目前在线课程推荐系统已成为研究热点,并且在该领域中提出了大量方法,有必要对最新的研究进展进行系统的梳理分析。首先归纳总结在线课程推荐系统的基本框架和相关概念。然后重点对比分析现有在线课程推荐系统采用的各类核心推荐方法,其中包括基于关联规则挖掘、基于矩阵分解、基于概率模型、基于深度学习、基于智能优化、基于语义计算等类型的方法。最后介绍在线课程系统的各种评价指标和公开可用的数据集,并展望未来的发展方向。
关键词
在线课程推荐
系统
关联规则挖掘
矩阵分解
概率模型
深度学习
智能优化
语义计算
Keywords
online course recommendation system
association rule mining
matrix factorization
probabilistic model
deep learning
intelligent optimization
semantic computing
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
一种知识图谱增强的在线课程推荐方法
被引量：
4
3
作者
陈欣
孙玉虹
丁长青
刘利聪
机构
山东科技大学计算机科学与工程学院
出处
《软件导刊》
2022年第1期9-14,共6页
基金
教育部产学合作协同育人项目(201902316015)
煤矿安全开采国家级虚拟仿真实验教学示范中心(山东科技大学)开放基金项目(2019)
山东科技大学研究生科研创新项目(YC20210420)。
文摘
在课程推荐领域,通常会遇到数据稀疏性和冷启动问题,导致推荐效果不理想。为此,基于端到端深度学习框架,提出一种融合课程知识图谱的深度卷积神经网络(KGCN-CR)。通过聚集课程实体邻域信息增强自身实体表示,获取学生个性化潜在兴趣。以慕课(MOOC)平台为例,通过爬取计算机类和艺术类学生的课程交互数据和课程属性,构建课程知识图谱作为辅助信息增强课程推荐的性能,分别使用18135条交互数据以及44600条课程属性进行试验。结果表明,KGCN-CR的ACC以及AUC分别达到了82.3%和78.2%,比SVD提升15%,精确率、召回率以及F1值也最优。因此,知识图谱作为辅助信息能有效提升课程推荐的性能,能较好解决数据稀疏性以及冷启动问题,并具有较好的推荐可解释性。
关键词
知识图谱
在线课程推荐
神经网络
Keywords
knowledge graph
online course recommendation
neural network
分类号
G434 [文化科学—教育技术学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于TFIDF+LDA和Mini Batch K⁃means算法的在线课程推荐方法研究
严武军
王丽蓉
《现代计算机》
2023
0
下载PDF
职称材料
2
在线课程推荐系统综述
余鹏
刘星雨
程颢
杨佳琦
陈国华
贺超波
《计算机工程与应用》
CSCD
北大核心
2023
0
下载PDF
职称材料
3
一种知识图谱增强的在线课程推荐方法
陈欣
孙玉虹
丁长青
刘利聪
《软件导刊》
2022
4
下载PDF
职称材料
已选择
0
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引证文献
统计分析
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