基于行为序列分析的学习资源推荐算法研究.PDFVIP

37 7 Vol. 37 No. 7 第 卷第 期 计算机应用研究 录用定稿 Application Research of Computers Accepted Paper 基于行为序列分析的学习资源推荐算法研究 * † 桂忠艳，张艳明，李巍巍 (黑龙江中医药大学 医学信息工程学院, 哈尔滨 150040) 摘 要：利用数据挖掘技术分析网络学习行为数据可以挖掘出其隐含的行为规律特征，为学习者提供个性化的学习 资源服务。针对现有的数据挖掘算法在对网络学习行为数据进行分析时普遍存在模型适用性不高的问题，提出了一 种基于行为序列分析的学习资源推荐算法。首先，提出行为序列及其相关概念的定义；其次，提出行为序列相似度 计算方法；然后，提出基于行为序列相似度的协同过滤推荐算法，计算学习者相似度并为待推荐学习者生成学习资 源推荐列表；接着，给出基于学习风格的推荐方法，将学习者学习风格特征融入推荐过程；最后，给出基于行为序 列分析的学习资源推荐算法的模型。提出的算法没有对行为序列的模式进行限制，具有较高的适用性，对深入研究 网络学习行为序列数据为学习者提供个性化学习服务具有一定的借鉴作用。 关键词：网络学习行为；行为序列相似度；学习者相似度；协同过滤；学习风格 中图分类号：TP181 doi: 10.19734/j.issn.1001-3695.2018.12.0930 Research on learning resource recommendation algorithm based on behavior sequence analysis † Gui Zhongyan , Zhang Yanming, Li Weiwei (College of Medical Information Engineering , Heilongjiang University of Chinese Medicine, Harbin 150040, China) Abstract: Using the data mining technology to analyze the network learning behavior data can dig out its hidden behavior characteristics, and provide personalized learning resource services for learners. Aiming at the problem that the model applicability of the existing data mining algorithms generally is not very high when analyzing of network learning behavior data, and a learning resource recommendation algorithm based on behavior sequence analysis is proposed. Firstly, the definition of behavior sequence and its related concepts are propose