【摘 要】
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推荐技术的发展与日益完善,使得推荐算法在学术界、工业界的出现频率越来越高,学习推荐算法的学生也越来越多。尽管目前各种推荐算法的理论基础日益完善,但是在学习推荐算法的过程中还存在许多其他问题。目前高校缺少相应的培养体系[1],在笼统且碎片化严重的海量学习资源中,面向推荐算法的学习主要依靠学生自主摸索;同时推荐算法的学习对学生的综合要求比较强,现存的学习平台难以满足初学者的学习需要。因此,如何让学习平
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推荐技术的发展与日益完善,使得推荐算法在学术界、工业界的出现频率越来越高,学习推荐算法的学生也越来越多。尽管目前各种推荐算法的理论基础日益完善,但是在学习推荐算法的过程中还存在许多其他问题。目前高校缺少相应的培养体系[1],在笼统且碎片化严重的海量学习资源中,面向推荐算法的学习主要依靠学生自主摸索;同时推荐算法的学习对学生的综合要求比较强,现存的学习平台难以满足初学者的学习需要。因此,如何让学习平台更加专业化、智能化地帮助初学者学习和应用推荐算法是本文的研究重点。为此,本文主要研究了服务于推荐算法学习者的一站式导学平台（后文简称为一站式导学平台）的设计与实现。包括以下几个方面:（1）研究了一种面向推荐算法领域的知识表示模型,实现了基于学习行为序列特征的推荐算法及仿真。首先,在充分考虑推荐算法领域知识的基础上,运用本体方法构建知识点模型,结合知识点模型、知识点优先值和节点权重生成知识点序列模型,由此得到结构化层次化的知识点和知识点序列表征,引导学习者进行学习。然后,构建学习行为模型,分析和定义学习行为属性并构造学习行为输入序列,基于特征提取模块依次提取学习行为特征,拼接行为特征得到行为序列特征。最后,设计基于学习行为序列特征的推荐算法,进行学习资源精准推荐。（2）服务于推荐算法学习者的一站式导学平台的研究与开发。首先,本文对初学者学习推荐算法的需求进行调研,归纳了一站式导学平台的实际需求,完成了原型系统的设计。然后,在IntelliJ IDEA环境下,采用Spring5+Springboots+Mybaits框架以及Sklearn、Tensorflow算法库完成了一站式导学平台原型系统的研发,实现了学习导航、知识点序列可视化、实验画布、实验平台以及学习伙伴留言评论等主要功能。实验表明,本文提出的基于学习行为的推荐算法的准确性已达到基本目标;功能测试表明一站式导学平台能够平稳运行,可以有效地辅助初学者开展推荐算法的学习。
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