【摘 要】
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随着移动互联网时代的到来,互联网中的信息成指数增长,与此同时人们获取信息的方式也更加的便捷。但随之产生的问题是在大量的信息中,我们在获取的时候通常会感到疑惑,我们找到自身所需要信息的时间越来越长。推荐系统的出现帮助用户去发现适合自己的资源,使得用户可以更加关注资源本身的内容而不是将时间花在寻找资源上。随着在线课程的爆发,各类课程从三尺讲台搬到了屏幕上,学习者有更多的选择去学习自己想学的内容,但由于
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随着移动互联网时代的到来,互联网中的信息成指数增长,与此同时人们获取信息的方式也更加的便捷。但随之产生的问题是在大量的信息中,我们在获取的时候通常会感到疑惑,我们找到自身所需要信息的时间越来越长。推荐系统的出现帮助用户去发现适合自己的资源,使得用户可以更加关注资源本身的内容而不是将时间花在寻找资源上。随着在线课程的爆发,各类课程从三尺讲台搬到了屏幕上,学习者有更多的选择去学习自己想学的内容,但由于目前课程推荐的研究尚处在前期阶段,这是由于教育的复杂性造成的。推荐合适的课程给学习者不仅要考虑课程本身的内容,而且还要将焦点放在学习者身上,比如学习者学习的情感状态等。为解决课程推荐准确率以及效率的问题,本文通过融合深度学习的方式,站在课程和学习者的角度上,分别设计基于doc2vec的协同过滤推荐方法和基于情感分析的课程推荐方法。本文的研究内容主要分为三个方面:(1)数据的收集与预处理。在这个阶段中,本文设计分布式爬虫获取互联网中的数据,并进行数据清洗、中文分词等操作。最后采用通过设计人工标注情感分析数据的方式获取情感分析训练集和测试集。(2)设计基于doc2vec的协同过滤推荐方法。在这个阶段中,本文通过深度学习模型doc2vec对获取的文本进行文档向量训练,并结合协同过滤方法,为用户推荐合适的课程。(3)设计基于情感分析的课程推荐方法。本文基于卷积神经网络,构建情感分析模型,通过数据集的训练,在课程评论文本情感分析数据集上获得较高的准确率。最后结合情感分析结果与用户之间的临近值,获得候选推荐集。本文在已获取的数据基础上,对比通用推荐模型,获得了更好的推荐效果。通过实验证明了本文提出方法的有效性。
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