【摘 要】
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网络学习平台已经成为学习者获取学习资源的重要途径,在带给人们便利的同时也出现了个性化信息获取困难的问题。自适应学习系统能够根据不同学习者的兴趣偏好为其推荐个性化的学习资源,从而解决这一问题。目前自适应学习系统大多依据用户学习行为进行推荐,忽略了用户的评价信息及学习资源自身相关性,对用户兴趣挖掘不够全面。针对上述的问题,本文提出了基于情感分析、知识图谱和协同过滤的混合推荐算法（SA-KG-CFRA）
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网络学习平台已经成为学习者获取学习资源的重要途径,在带给人们便利的同时也出现了个性化信息获取困难的问题。自适应学习系统能够根据不同学习者的兴趣偏好为其推荐个性化的学习资源,从而解决这一问题。目前自适应学习系统大多依据用户学习行为进行推荐,忽略了用户的评价信息及学习资源自身相关性,对用户兴趣挖掘不够全面。针对上述的问题,本文提出了基于情感分析、知识图谱和协同过滤的混合推荐算法（SA-KG-CFRA）。首先,获取网络学习平台真实用户评价数据和课程信息,构建了有23052条用户评价和828门课程信息的数据集。其次,在基于情感分析的推荐算法中,对Text CNN、LSTM、Bi-LSTM和BERT情感倾向判定模型进行对比实验,选取效果最好的BERT模型作为后续推荐算法的基础,依据情感倾向计算用户的情感分值,找到邻近用户并生成预测评分。在基于知识图谱的推荐算法中,根据课程基本信息构建知识图谱,通过知识图谱抽取用户到课程的推理路径,采用LSTM模型和Attention机制捕获推理路径语义,生成预测评分。在基于用户的协同过滤推荐算法中,构建了用户-课程评分矩阵,通过改进的余弦相似度计算用户的相似性,寻找目标用户的邻近集,生成预测评分。最后,混合推荐算法将三种推荐算法对应的预测评分值按权重相加,经过Sigmoid函数产生最终预测评分,进行top N推荐。本文对基于情感分析、知识图谱、协同过滤的单一推荐算法与混合推荐算法进行对比实验,混合推荐算法的MAE值达到0.71,较单一推荐算法分别下降0.02、0.04、0.08,覆盖率达38.45%,较单一推荐算法有所提升。实验结果表明了该混合推荐算法在推荐准确性及推荐效果上有较好的提升。本文还设计开发了自适应学习系统,该系统实现了课程资源个性化推荐、课程资源管理、课程评价、个人信息管理等功能。
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