可解释个性化推荐学习平台的构建与算法研究 |
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引用本文: | 周闻,岑岗.可解释个性化推荐学习平台的构建与算法研究[J].浙江科技学院学报,2020,32(1):50-55. |
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作者姓名: | 周闻 岑岗 |
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作者单位: | 浙江科技学院机械与能源工程学院,杭州310023;浙江科技学院信息与电子工程学院,杭州310023 |
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基金项目: | 教育部人文社会科学研究项目 |
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摘 要: | 目前在线学习平台的个性化推荐功能过于注重推荐效果的准确性、多样性和新颖性,忽视了学生的用户体验等问题,为此,提出构建可解释个性化推荐在线学习平台。首先,对平台的系统框架进行设计,详细研究了实现算法,并对可解释个性化推荐功能的核心算法及形成可解释性语句的推荐流程进行了重点阐述。然后,利用多种推荐算法混合计算的方式对学生进行课程的个性化推荐,并根据对应特征生成解释语句以表明推荐理由。其结果是能有效提高学生对推荐课程的认可度和学习效率,改善平台的个性化推荐效果和用户体验,从而提高了平台的可信度和透明度。
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关 键 词: | 可解释性 个性化推荐 在线学习平台 推荐算法 |
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