程允麗 賈瀟宇

摘要：本文圍繞大數(shù)據(jù)環(huán)境下個(gè)性化教育資源推薦系統(tǒng)的構(gòu)建及關(guān)鍵技術(shù)研究展開，設(shè)計(jì)一個(gè)可以處理PB級(jí)教育資源的個(gè)性化推薦系統(tǒng)架構(gòu)，并基于此架構(gòu)實(shí)現(xiàn)一個(gè)教育資源個(gè)性化推薦系統(tǒng)。主要設(shè)計(jì)一種基于內(nèi)容與基于協(xié)同過濾相結(jié)合的混合推薦算法，在滿足推薦新穎性要求的同時(shí)也解決了推薦系統(tǒng)的冷啟動(dòng)問題。研究一個(gè)彈性的、可靠的、高性能的可以存儲(chǔ)、處理PB級(jí)數(shù)據(jù)并可進(jìn)行實(shí)時(shí)推薦的個(gè)性化推薦系統(tǒng)架構(gòu)，研究個(gè)性化推薦引擎，數(shù)據(jù)預(yù)處理及數(shù)據(jù)挖掘模型構(gòu)建，對(duì)實(shí)現(xiàn)的推薦系統(tǒng)進(jìn)行相關(guān)功能及性能驗(yàn)證，確定系統(tǒng)的可用性有重要的意義。

關(guān)鍵詞：大數(shù)據(jù)、教育資源、推薦系統(tǒng)、技術(shù)研究

1. 研究的主要內(nèi)容框架

項(xiàng)目研究的主要內(nèi)容是設(shè)計(jì)一個(gè)可以處理PB級(jí)教育資源的個(gè)性化推薦系統(tǒng)架構(gòu)，并基于此架構(gòu)實(shí)現(xiàn)一個(gè)教育資源個(gè)性化推薦系統(tǒng)。個(gè)性化推薦系統(tǒng)建設(shè)時(shí)整體邏輯結(jié)構(gòu)內(nèi)部建設(shè)兩個(gè)子系統(tǒng)同時(shí)與外部另外兩個(gè)系統(tǒng)協(xié)作，即內(nèi)部的分類樹子系統(tǒng)、個(gè)性化推薦Web子系統(tǒng)及外部的資源共享平臺(tái)、統(tǒng)一登錄系統(tǒng)相互協(xié)作實(shí)現(xiàn)系統(tǒng)功能。系統(tǒng)功能設(shè)計(jì)及應(yīng)用總體架構(gòu)如圖1所示：

MapReduce是一個(gè)分布式計(jì)算框架，最早由Google公司提出，因可以在上千臺(tái)廉價(jià)服務(wù)器組成的分布式集群中處理海量數(shù)據(jù)而被熟知，廣泛應(yīng)用于大數(shù)據(jù)處理。本項(xiàng)目采用的是HadoopMapReduce，是一個(gè)廣泛使用的開源MapReduce實(shí)現(xiàn)，其MapReduce詳細(xì)執(zhí)行過程如圖2所示。

3. 研究重點(diǎn)難點(diǎn)

（1）構(gòu)建基于三維矩陣的數(shù)學(xué)模型。建立基于三維矩陣的數(shù)學(xué)模型。將得到的數(shù)據(jù)的每個(gè)屬性定義為空間中的一個(gè)維度，從而構(gòu)成一個(gè)N維空間。

（2）基于協(xié)同進(jìn)化思想的關(guān)聯(lián)規(guī)則分析方法。采用改進(jìn)的遺傳算法和粒子群算法對(duì)兩個(gè)種群同時(shí)進(jìn)行迭代，彌補(bǔ)遺傳算法早熟收斂和后期收斂速度慢的缺陷，有效地搜索出高質(zhì)量的關(guān)聯(lián)規(guī)則。

4. 研究技術(shù)路線

課題圍繞大數(shù)據(jù)環(huán)境下個(gè)性化教育資源推薦系統(tǒng)的構(gòu)建及關(guān)鍵技術(shù)研究展開，在對(duì)現(xiàn)有研究成果進(jìn)行梳理分析的前提下，立足于實(shí)踐發(fā)展需要，采用以下幾種研究方法，從多角度對(duì)個(gè)性化教育資源推薦系統(tǒng)的構(gòu)建的應(yīng)用，結(jié)合數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)、個(gè)性引擎推薦、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等問題及對(duì)策展開探討。

（1）三維矩陣數(shù)學(xué)模型

將所有矩形按照一定規(guī)則組合形成一個(gè)包含所有信息的三維矩陣即我們建立的數(shù)學(xué)模型。三維矩陣數(shù)學(xué)模型如下圖3所示。

本課題圍繞大數(shù)據(jù)環(huán)境下個(gè)性化教育資源推薦系統(tǒng)的構(gòu)建及關(guān)鍵技術(shù)研究展開，在對(duì)現(xiàn)有研究成果進(jìn)行梳理分析的前提下，立足于實(shí)踐發(fā)展需要，從多角度對(duì)個(gè)性化教育資源推薦系統(tǒng)的構(gòu)建的應(yīng)用，結(jié)合數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)、個(gè)性引擎推薦、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等問題及對(duì)策展開探討。設(shè)計(jì)了一個(gè)可以處理PB級(jí)教育資源的個(gè)性化推薦系統(tǒng)架構(gòu)，以面向大數(shù)據(jù)的可拓?cái)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)作為研究對(duì)象，旨在為大數(shù)據(jù)時(shí)代下的數(shù)據(jù)分析技術(shù)、數(shù)據(jù)提取技術(shù)以及可拓?cái)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)打下理論基礎(chǔ)，并最終建設(shè)一個(gè)基于可拓?cái)?shù)據(jù)挖掘技術(shù)的教育資源個(gè)性推薦系統(tǒng)。

參考文獻(xiàn)

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基金項(xiàng)目

（1）2019年1月，主持廣東省特色創(chuàng)新項(xiàng)目（人文社科）--《新工科背景下創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式研究》（2018GWTSCX054），已順利開展;

（2）2019年5月，主持《新工科背景下高職院校大數(shù)據(jù)專業(yè)建設(shè)與創(chuàng)新人才培養(yǎng)模式研究（GDYJSKT19-13）》廣東省高等教育學(xué)會(huì)高職高專云計(jì)算與大數(shù)據(jù)專業(yè)委員會(huì)項(xiàng)目，已順利開展;