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基于FRUTAI算法的布尔型移动在线学习资源协同推荐研究
引用本文:夏立新,毕崇武,程秀峰.基于FRUTAI算法的布尔型移动在线学习资源协同推荐研究[J].图书情报工作,2017,61(3):14-20.
作者姓名:夏立新  毕崇武  程秀峰
作者单位:华中师范大学信息管理学院 武汉 430079
基金项目:本文系国家社会科学基金重大项目"基于多维度聚合的网络资源知识发现研究"(项目编号:13&ZD183)和国家自然科学青年基金项目"基于QSIM的图书馆移动用户群体行为模拟与学习兴趣引导研究"(项目编号:71503097)研究成果之一。
摘    要:目的/意义]针对移动在线学习平台中用户评价具有布尔变量属性的学习资源,提出一种适用于该类资源的协同推荐方法。方法/过程]首先采用基于用户自身属性和已有好友分布特征的FRUTAI算法,确定目标用户的最近邻集;然后在解决数据稀疏的基础上,提出适用于布尔型移动在线学习资源的协同推荐方法;最后选取实证对象,依据相关评估方法评估推荐结果。结果/结论]在以豆瓣书评网数据作为数据集的实证中取得了较好的推荐效果。实证结果表明,本文提出的改进的协同推荐算法可以有效地应用于移动在线学习平台中的布尔型学习资源,具有较好的推荐效果。

关 键 词:移动学习  协同推荐  布尔型资源  用户评价  
收稿时间:2016-11-13

Collaborative Recommendation Based on FRUTAI Algorithm for Boolean Mobile Learning Resources
Xia Lixin,Bi Chongwu,Cheng Xiufeng.Collaborative Recommendation Based on FRUTAI Algorithm for Boolean Mobile Learning Resources[J].Library and Information Service,2017,61(3):14-20.
Authors:Xia Lixin  Bi Chongwu  Cheng Xiufeng
Institution:School of Information Management, Central China Normal University, Wuhan 430079
Abstract:Purpose/significance] The research aims to propose a collaborative recommendation method for boolean resource in mobile learning platform.Method/process] Firstly, the nearest neighbor set of the target users is determined based on FRUTAI algorithm. Secondly, after filling the user data, a collaborative recommendation method for Boolean resource is put forward. Thirdly, the result of the recommendation according to relevant methods is assessed.Result/conclusion] Empirical results suggest that the recommendation method proposed has a good result by using of Douban as the data set. The improved collaborative recommendation algorithm can be effectively applied to boolean resources in mobile learning platform, and has a perfect effect on recommendation.
Keywords:mobile learning  collaborative recommendation  boolean resources  user's evaluation  
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