□孫 歆 王永固 邱飛岳

基于協(xié)同過濾技術(shù)的在線學習資源個性化推薦系統(tǒng)研究*

□孫 歆 王永固 邱飛岳

在線學習資源建設已經(jīng)成為了當今數(shù)字化學習研究的熱點問題.本文以學習過程中學習者學習行為和在線學習資源的特點為基礎,結(jié)合協(xié)同過濾算法,設計了基于協(xié)同過濾技術(shù)的在線學習資源個性化推薦系統(tǒng)模型.實踐證明,該模型可以更好地為學習者創(chuàng)造數(shù)字化學習環(huán)境,提高學習者的自主學習效率.

協(xié)同過濾;個性化推薦;學習行為;自主學習

一、引言

E-learning作為一種基于計算機通信技術(shù)的學習方式,可以最大限度地利用網(wǎng)絡教學資源,學習者在學習過程中不必受到時空環(huán)境的限制,隨時隨地根據(jù)自身需要進行自主學習.這種新型的學習形式目前已經(jīng)廣泛的應用于各種在線課堂教學和技能培訓領域.雖然E-learning教學資源建設已經(jīng)取得了階段性成果,但是主要有以下幾個問題:(1)資源數(shù)量爆炸性增長.如今在線學習資源數(shù)量繁多,資源的質(zhì)量和水平參差不齊,學習者往往無法辨別資源的優(yōu)劣,導致學習資源的利用水平并不理想.(2)資源種類多樣化.在線學習資源除了傳統(tǒng)的文本類型以外,還有聲音、圖像、視頻等多種媒體類型,媒體類型的不一致也給資源的搜索和歸類帶來了不便. (3)資源非線性呈現(xiàn).與傳統(tǒng)教學中的書本不同,在線學習資源一般以超文本鏈接聯(lián)系各個知識點,學習者以非線性的方式進行學習,知識點的"跳躍性"也容易讓學習者在學習時產(chǎn)生迷茫感.以上問題使得目前很多的E-learning系統(tǒng)無法根據(jù)不同學習群體的不同學習特征來提供個性化的學習支持服務.隨著人們對在線學習資源認識的不斷深入,具有智能分析技術(shù)的在線學習資源系統(tǒng)將是未來資源建設發(fā)展的趨勢之一.由于學習者群體的特殊性,每位學習者都有其潛在的學習興趣,協(xié)同過濾技術(shù)可以幫助學習者快速地發(fā)現(xiàn)有價值的資源,自主選擇學習內(nèi)容,根據(jù)自身的興趣度來完善知識體系.因此,本文將協(xié)同過濾技術(shù)手段和在線學習資源的特征相結(jié)合,從學習者自主學習的角度來構(gòu)建滿足學習者個性化需要的在線學習資源系統(tǒng).

二、文獻綜述

個性化推薦是對用戶的興趣、愛好、行為進行分析和建模,根據(jù)分析得出的結(jié)果給用戶提供"個性化"、"定制化"的服務,以解決目前互聯(lián)網(wǎng)中信息過載這一問題.目前,個性化推薦技術(shù)可以分為內(nèi)容過濾推薦、規(guī)則過濾推薦和協(xié)同過濾推薦.

1.內(nèi)容過濾推薦技術(shù)

基于內(nèi)容的推薦是較早提出的一種推薦技術(shù),該算法的原理是利用概率或者機器學習技術(shù)將用戶的已有興趣表示為模型,然后與資源進行比較,通過兩者之間的相似程度來為用戶進行推薦.

2.規(guī)則過濾推薦技術(shù)

基于規(guī)則的推薦是將推薦規(guī)則事先進行保存,然后通過這些規(guī)則對用戶進行推薦.規(guī)則過濾推薦系統(tǒng)中規(guī)則的質(zhì)量和數(shù)量決定了推薦的效果,從本質(zhì)上說規(guī)則就是"if-else"類型的語句,這些語句分別描述了不同情境下以何種方式進行推薦.

3.協(xié)同過濾推薦技術(shù)

協(xié)同過濾技術(shù)最早于1992年出現(xiàn)在Tapestry系統(tǒng)中,當時主要用于解決電子郵件系統(tǒng)的篩選問題.隨著協(xié)同過濾技術(shù)的發(fā)展,協(xié)同過濾技術(shù)在商業(yè)領域取得了較大成功.國外最具代表性的協(xié)同過濾系統(tǒng)有Amazon和Facebook的廣告系統(tǒng),Amazon是根據(jù)用戶購買和查看圖書的記錄來為其推薦可能感興趣的書籍,Facebook則是依托其龐大的用戶群,根據(jù)朋友間的興趣來進行廣告營銷.與國外相比,國內(nèi)的協(xié)同過濾系統(tǒng)研究起步較晚,目前國內(nèi)比較成熟的協(xié)同過濾系統(tǒng)主要有當當網(wǎng)和豆瓣猜.當當網(wǎng)和A-mazon的功能類似,同樣是用于圖書商品的推薦,豆瓣猜是通過分析用戶讀書記錄來預測用戶可能喜愛的書籍.協(xié)同過濾技術(shù)為網(wǎng)站增加了收入來源,增強了用戶體驗度,受到了用戶的好評.

以上三種個性化推薦技術(shù)的優(yōu)缺點如表1所示.

表1 個性化推薦技術(shù)分類及其優(yōu)缺點

協(xié)同過濾技術(shù)從算法上分類可以分為基于用戶的(User-based)協(xié)同過濾算法和基于項目的(Item-based)協(xié)同過濾算法.基于用戶的協(xié)同過濾算法認為相似用戶評價的項目之間存在相似性,可以以此來預測某個用戶對該項目可能的評價;基于項目的協(xié)同過濾算法則采用計算項目之間相似度的方法來預測用戶對其他項目的評價.

圍繞協(xié)同過濾技術(shù)算法,國內(nèi)外研究人員從個性化推薦的角度進行了一系列的研究工作.關于User-based算法,2009年Xia提出了一個改進的User-based協(xié)同過濾算法[1],在算法中引入用戶加權(quán)值,來提高算法的準確度;2010年,Robert和Istvan將分布式技術(shù)與User-based協(xié)同過濾算法相結(jié)合,提出了一個完全的分布式推薦系統(tǒng)[2];Zhao和Shang提出了一個云平臺的用戶協(xié)同過濾算法,提高了協(xié)同過濾算法的可擴展性能[3];Mu和Chen在User-based協(xié)同過濾算法基礎上引入了猶豫度概念(Hesitation Degree)來提高協(xié)同過濾算法的準確性[4].關于Item-based算法,2009年,Luo和Tian采用slope-one方案來應對協(xié)同過濾中的評級矩陣稀疏性問題[5];2011年,Lei和Junzhong將用戶從眾的心理和一般用戶評價心理區(qū)分開來,采用均衡的基于項目的預測方法來對項目進行評價預測[6]; Gao和Wu以Userrank排名的數(shù)據(jù)模型為基礎計算項目之間的差異性,提高算法的推薦質(zhì)量[7].以上研究工作的重點是從協(xié)同過濾的算法效率和擴展性的角度來提高個性化推薦的精度,而對于學習者進行在線學習時產(chǎn)生的學習行為特殊性并沒有給予太多的關注.鑒于以上問題,本文的研究重點是設計出一個基于協(xié)同過濾技術(shù)的在線學習資源模型,該模型能夠利用協(xié)同過濾技術(shù)的突出優(yōu)點,分析學習者的學習行為特征,為學習者推薦出可能感興趣的學習資源,提高在線資源的利用率,促進學習者完成知識的加工和建構(gòu).

三、基于協(xié)同過濾技術(shù)的在線學習資源個性化推薦系統(tǒng)模型

通過對國內(nèi)外研究成果進行分析,本文將學習者在線學習過程中的學習行為與在線學習資源特點作為設計基于協(xié)同過濾技術(shù)的數(shù)字化學習資源模型的依據(jù),在強調(diào)學習者自主學習的基礎上結(jié)合協(xié)同過濾技術(shù)算法,形成一套基于協(xié)同過濾技術(shù)的在線學習資源個性化推薦系統(tǒng)模型,如圖1所示.該模型中最重要的部分有3個:學習者行為日志和學習資源庫、數(shù)字化模型以及協(xié)同過濾引擎.

1.學習者行為日志

由于學習者在線學習的過程中不僅僅是對學習資源庫中資源的簡單提取,同時會產(chǎn)生收藏、下載、瀏覽和評價等學習行為.這些學習行為顯性或隱性地表現(xiàn)了其學習興趣,所以在該模型中,我們將學習者的學習行為收集并記錄下來,挖掘?qū)W習者的學習行為軌跡,建立學習者的行為模型.

2.學習資源庫

學習資源是個性化推薦系統(tǒng)的基礎.作為學習者學習資料的來源,學習資源庫提供了文本、音頻和視頻等資源供學習者學習.由于資源庫中資源數(shù)量龐大,推薦系統(tǒng)對于每個資源都加入了社會化標簽,標簽的引入有助于對資源內(nèi)容進行分類,實現(xiàn)資源的統(tǒng)一管理和高度共享.

3.協(xié)同過濾引擎

協(xié)同過濾引擎是個性化推薦系統(tǒng)的核心.該引擎將學習資源庫中帶有社會化標簽的"孤立"資源關聯(lián)起來,并且將學習者行為模型數(shù)字化為學習權(quán)重值,選擇合適的推薦策略,產(chǎn)生候選推薦資源集,以多種媒體呈現(xiàn)的方式為學習者推薦其可能感興趣的學習資源.協(xié)同過濾引擎能夠有效地解決目前學習資源建設水平低,不利于學習者搜索等問題,保證了個性化推薦的質(zhì)量.

四、基于協(xié)同過濾技術(shù)的在線學習資源個性化推薦算法

協(xié)同過濾算法基于以下假設:(1)用戶之間的興趣是具有相似性的.(2)由于用戶對資源的操作評價包含了他們的興趣偏好,所以我們以此來作為對其他用戶預測項目的依據(jù)來源.傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法主要分為三個步驟:獲取用戶-項目信息、計算查找相似用戶集、產(chǎn)生推薦結(jié)果.協(xié)同過濾技術(shù)主要依賴于用戶對項目的操作和評價,可以篩選出從內(nèi)容和類型上難以區(qū)分的項目,用戶之間可以共享資源和經(jīng)驗,而且其自動化和個性化的程度相比傳統(tǒng)推薦方式要高出很多.但是從以上步驟我們可以看出,傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法推薦結(jié)果依賴于用戶對項目的評分,當用戶對項目的評分過少時,推薦結(jié)果就會出現(xiàn)誤差,這也就是我們常說的矩陣稀疏性問題.

本文將協(xié)同過濾算法引入到數(shù)字化學習領域,針對矩陣的稀疏性問題提出了一種改進的協(xié)同過濾算法.解決矩陣稀疏性問題的傳統(tǒng)方法主要是通過給矩陣添加默認值,這種方法雖然能從一定程度上緩解矩陣的稀疏性問題,但是不能有效地對用戶的興趣傾向給出正確的分析.基于以上問題,本文給出的推薦算法的思路是在矩陣初始化時,如果用戶對項目的評價較少,則挖掘用戶對資源的其他行為(如:瀏覽、收藏、下載等),將用戶的行為操作作為權(quán)重值加入到用戶相似性計算中,該算法與傳統(tǒng)的協(xié)同過濾算法相比,能夠有效地解決矩陣的稀疏性問題,推薦精度也有了大幅提高.

基于協(xié)同過濾技術(shù)的在線學習資源個性化推薦算法流程如圖2所示,在推薦過程中當學習者-資源矩陣過于稀疏時,該算法會對用戶行為進行挖掘,填補矩陣稀疏的缺陷,以此提高推薦的精度.

1.獲取學習者-教學資源矩陣信息

首先將M個學習者對N個教學資源的評價轉(zhuǎn)化為分值(主要是學習者對學習資源的顯式評分),然后形成如表1所示的MN矩陣.其中第i行j列的Ei,j代表了第i個學習者對第j個教學資源的評分.

表2 學習者-學習資源評價矩陣

2.計算學習者-學習資源矩陣稀疏性

首先我們給矩陣稀疏性設定一個最小限定值Φ,然后計算矩陣的實際稀疏情況.

表3 學習者隱式行為分值

3.計算查找相似用戶集

在協(xié)同過濾算法中,計算查找相似的鄰居集是最為關鍵的一步,首先從表3取出中m個學習者對n個教學資源的評分,然后通過相似度計算方法計算出學習者之間的相似度.其中相似度計算方法主要有兩種:余弦相似性算法和修正的余弦相似性算法.

(1)余弦相似性算法是最為典型的相似性計算方法,過程是將用戶對項目的評分看做是n維的向量,然后通過計算其余弦的夾角來得出用戶之間的相似度,其具體算法如公式(1)所示.

(2)修正的余弦相似性算法將余弦相似性算法做出了修改,為了減少用戶主觀性引入用戶對項目平均評分的概念.在計算時將項目的評分減去該用戶對所有項目的平均評分.其具體算法如公式(2)所示.

本文將步驟2中的用戶行為權(quán)重值Θ加入到相似性算法中,形成了一種改進的相似性計算方法,為加入權(quán)重值的學習者-資源評價數(shù)值,改進的相似性算法如公式(3)所示.

相似度計算完成后將會得到與用戶相似度最為接近n個用戶的鄰居集Z={User_1,User_2,User_3,…User_n;}

4.產(chǎn)生推薦結(jié)果

一般根據(jù)上步得出的鄰居集中用戶對項目Itemn,s的評分,就可以預測出目標用戶對該項目的評價,并且產(chǎn)生最終的推薦結(jié)果.因為學習者學習和評價的風格有所不同,所以本文采用如下推薦方式.

在公式(4)中Pj,k為推薦系統(tǒng)預測的學習者j對資源k的評分,為學習者j所有已經(jīng)評分分值的平均值,Z為上一步得出的最近鄰居集,最后取出相似度最高的N個資源,得出推薦結(jié)果,推送給學習者.

五、基于協(xié)同過濾技術(shù)的在線學習資源個性化推薦系統(tǒng)應用

本文在上述研究成果的基礎上,結(jié)合在線學習資源和協(xié)同過濾技術(shù)的特點,設計開發(fā)了基于協(xié)同過濾技術(shù)的在線學習資源個性化推薦系統(tǒng)(如圖3所示),并作為推薦模塊應用于網(wǎng)絡培訓教學中.與傳統(tǒng)的在線培訓系統(tǒng)相比,在線學習資源個性化推薦系統(tǒng)能有效收集網(wǎng)絡教學中學習者的反饋信息,為其他學習者提供需求相似的資源列表,與學習者進行交互,節(jié)省在線學習者獲取信息和知識的成本.接下來,我們以該推薦系統(tǒng)中實際的用戶數(shù)據(jù)為例,闡述系統(tǒng)是如何為用戶推薦個性化資源的.

圖3 基于協(xié)同過濾技術(shù)的在線學習資源個性化推薦系統(tǒng)

首先,個性化推薦系統(tǒng)中的行為收集模塊從用戶日志文件中收集用戶行為,建立用戶行為模型(如表4所示),并將其數(shù)據(jù)化.

表4 用戶行為矩陣模型

然后,推薦系統(tǒng)中的用戶顯示評價模塊收集用戶主觀評價數(shù)據(jù)(分值代表用戶對資源的喜好程度,分值越大代表用戶對該資源的興趣度越高,如表5所示).

表5 用戶主觀評價模型

最后,以用戶的行為數(shù)據(jù)和評價數(shù)據(jù)為依據(jù),計算資源相似度,產(chǎn)生用戶最近鄰居集,預測出用戶n在使用資源n時可能感興趣的資源列表(如表6所示).該資源列表由推薦系統(tǒng)自動分析生成,以此來提高學習者的學習效率.

表6 目標用戶n使用資源n時最近相似資源列表

六、結(jié)論與展望

本文首先分析了傳統(tǒng)協(xié)同過濾技術(shù)普遍存在的問題,進而提出了一種改進的協(xié)同過濾算法,該算法引入了用戶行為權(quán)重值概念,緩解了協(xié)同過濾算法普遍存在的冷啟動問題.其次將協(xié)同過濾技術(shù)與在線學習資源相結(jié)合,設計了在線學習資源個性化推薦系統(tǒng),實現(xiàn)了學習者自主學習,自主評價,資源共享等功能,提升學習者的學習效果.雖然在線學習資源內(nèi)容不會發(fā)生變化,但是隨著用戶學習的不斷深入,學習興趣和方向可能不斷變化,如何根據(jù)用戶興趣的變化進行實時地推薦,需要進行深入的研究.

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王永固,副教授,博士,浙江工業(yè)大學教科學院副院長(310014).

邱飛岳,教授,博士,浙江工業(yè)大學教科學院院長,現(xiàn)代教育技術(shù)研究所所長(310014).

責任編輯 平果

G40-057

A

1009-458x(2012)08-0078-05

本文接受浙江省重大科技專項"浙江中小企業(yè)信息化服務平臺關鍵技術(shù)研究及應用" (2009C11026)、國家社會科學基金"網(wǎng)絡環(huán)境下個體行為與群體行為研究"(10BGL095)、教育部人文社會科學研究項目"虛擬社區(qū)中基于社會網(wǎng)絡的知識共享機理及實證研究"(09YJC630207)的支持.

2012-04-15

孫歆,碩士生,浙江工業(yè)大學教科學院(310014).