【摘 要】
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随着互联网连同教育事业的蓬勃发展,在线学习也逐渐成为炙手可热的领域,随之而来的便是在线学习资源的冗余,学习者无法迅速获取想要的学习资源,直接影响到学习者的学习兴趣和耐心。因此,能够在信息过载的时代挖掘出符合学习者切身需求的学习资源并进行精准推送,对于学习者有着非常重要的意义。为了能够更精确的分类学习者学习等级,从而提供符合其自身需求的学习资源,论文根据在线学习行为数据不平衡的特性利用Bagging
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随着互联网连同教育事业的蓬勃发展,在线学习也逐渐成为炙手可热的领域,随之而来的便是在线学习资源的冗余,学习者无法迅速获取想要的学习资源,直接影响到学习者的学习兴趣和耐心。因此,能够在信息过载的时代挖掘出符合学习者切身需求的学习资源并进行精准推送,对于学习者有着非常重要的意义。为了能够更精确的分类学习者学习等级,从而提供符合其自身需求的学习资源,论文根据在线学习行为数据不平衡的特性利用Bagging集成算法对在线学习行为分析和分类学习者学习等级进行研究。同时,考虑到Bagging集成算法所存在的问题并做出改进。本文将改进的Bagging集成算法应用到在线学习资源推荐系统中,论文的主要工作如下:（1）提出基于信息熵欠采样优化Bagging集成算法。论文针对Bagging集成算法在采样时容易在不平衡数据集中造成重要样本信息丢失的问题,提出基于信息熵的欠采样方法,并使用分错率结合log函数加权投票法解决集成时个体学习器的权重相同容易造成算法性能较差的问题。最后结合两者提出了基于信息熵欠采样优化Bagging集成算法（简称IEUSBagging算法）,并描述了IEUS-Bagging算法流程,接着通过实验证实了IEUS-Bagging算法的有效性。（2）提出基于IEUS-Bagging算法的在线学习资源混合推荐模型。首先根据在线学习行为分析的需求,建立了学习者模型、在线学习行为分析模型,最后从学习者的认知、兴趣和学习行为相似度三个维度出发分别构建三种不同的推荐模型,并且在推荐前将IEUSBagging算法应用在学习者学习等级分类中,提出基于IEUS-Bagging算法的在线学习资源混合推荐模型,并通过实验验证了基于IEUS-Bagging算法的学习者学习等级分类方法在不平衡的学习行为数据集中具有较好的效果。（3）完成在线学习资源推荐系统的设计与实现。论文针对在线学习资源推荐系统的需求,将基于IEUS-Bagging算法的在线学习资源混合推荐模型应用到推荐系统中,利用现有的开发技术对系统进行设计来实现在线学习资源推荐系统并将其投入使用。最后,通过对该推荐系统的使用数据进行分析来证明该系统具有实际意义。
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