前言：中文期刊网精心挑选了个性化推荐系统范文供你参考和学习，希望我们的参考范文能激发你的文章创作灵感，欢迎阅读。
个性化推荐系统范文1
互联网近十来的飞速发展，使之成为了人们获取信息的主要渠道之一。人们在互联网上获取信息不仅方便，而且得到的信息量比较全面，最重要的是互联网上的信息查询不受时间和空间的限制。同时，网络信息的海量性增加了用户信息查询的负担，导致了人们很难在浩淼的信息海洋中找到自己真正感兴趣的信息。用户对信息有不同的需求，而现在互联网对用户的表达相同的信息查询需求返回的是同样的信息内容，不会考虑用户的个性化。在科技飞速发展的环境下，我们不仅要满足用户信息查询的方便性的要求，还要在实现这个前提下尽量保证返回信息的质量，这样个性化的信息服务就应时而生。个性化的信息服务因能根据用户的不同信息查询需求返回用户真正感兴趣的信息而逐渐取代了传统的信息服务模式成为一种新的信息服务方式。
1.本体的概念及应用
从20世纪90年代初ontology（本体）引入计算机领域以来，不同研究者给ontology（本体）的定义虽然形式各不相同，但从真正涵义上来讲都是统一的，他们都认为本体都是对一个共享的概念模型的形式化描述。即本体的本质是概念模型。它对某个领域的具体的现象或知识进行抽象，形成该领域人们共同认可的概念或知识及其之间的关系，最后形成计算机可读的一种描述。简而言之，Ontology（本体）就是从不同层次形式化描述领域内的概念，概念含义及之间关系的理论，是领域内部各个概念之间进行交流的语义基础，这就把简单的术语明确到了某个领域。本体是以获取所属领域内的知识，提供对该领域的共同理解为目标的。
本体是用计算机可以理解的形式化语言来描述概念的，解决了人与计算机，计算机与计算机之间的沟通问题，所以被应用在信息交流的很多领域。本体能够明确概念的含义及概念之间的关系，所以在信息检索中引入本体理论后，用来描述查询需求的关键词之间的语义关系会更加明确，可以建立词语间的网状结构，这就提高了检索提问式的有效性和准确性。同时信息检索系统引入本体后能为用户提供多个检索口，用户不仅可以直接从自己比较熟悉的检索口进入系统查询信息，也可以比较完整地找到自己真正需要的信息。另一方面本体也为词语、术语的标准化、形式化提供了理论基础，在信息检索过程中，系统可以参照本体对异构信息进行标引，整合，解决了异构信息之间的交流问题，从而帮助用户在异构信息源中查询信息。领域本体的使用不仅使专业领域内问题的研究变地更加确定，也能够帮助多领域间的信息集成，交流和合作，即使是新用户也能简便而全面地了解本领域知识。
在知识管理中，利用本体规范知识概念及其之间的关系，能有效地将隐性知识转化为显性知识，知识的搜索和共享的几率大大提高，继而为知识共享和知识重用提供了可能。
2.个性化信息推荐系统
个性化信息推荐系统是使用多种数据分析技术，在特定类型的数据库中进行知识发现的一种应用技术，本质上是一种“信息找人”的服务模式。它根据用户的特点和兴趣主动、及时、准确地向用户提供所需信息，再根据用户对于推荐内容的反馈进一步改进推荐结果，继而达到为用户推荐真正所需信息和为用户提供更优质服务的目的。
为了缩短用户寻找到兴趣信息的时间，提高浏览的效率，个性化推荐系统向用户推荐与其兴趣模型相匹配的信息，或者是与目标用户具有相近兴趣模型的用户群浏览过的信息。个性化信息推荐系统根据推荐技术的不同可以分为三种：基于规则的系统，基于内容的系统和基于合作的系统。
2.1 基于规则的推荐系统
基于规则的推荐是根据事先生成的规则向用户推荐其感兴趣的信息的一种信息推荐方式。假如事先生成的一个规则为“如果用户对图书馆学感兴趣的话，则数字图书馆也是其感兴趣的内容”，当用户再次浏览有关图书馆学的网站信息时，系统则可以同时向用户推荐数字图书馆的相关信息。由此可以看出，一个规则本质上就是一个If-Then语句。基于规则推荐信息的基础是系统管理员根据用户访问记录所制定的推荐规则。基于规则的信息推荐系统的优点是方便，简单，直接，容易实现。其缺点是系统事先制定的推荐规则质量很难得到保证，而且随着规则的愈来愈多，系统的管理也变的越来越艰难。
2.2 基于内容的推荐系统
基于内容的推荐是指通过比较资源与用户模型的相似程度向用户推荐信息的一种信息推荐方式，最终系统把与用户兴趣模型相匹配的信息反馈给用户。这种推荐方式优点是实现简单，适合处理文本信息，推荐的结果查准率比较高。缺点是它要求内容与用户兴趣的精确匹配，所以查全率有待提高。基于内容的推荐系统的典型结构如图2.1所示：
图2.1 基于内容的推荐系统
2.3 基于合作的推荐系统
基于合作的推荐和基于内容的推荐不同，它不是通过比较资源和用户兴趣模型的相似性，而是通过比较用户兴趣之间的相似性，依据目标用户具有相同或相近兴趣的用户对资源的评价向用户推荐信息的。合作推荐是一个较常用到的一个信息推荐方式，其中具有相同或相近兴趣模型的用户可看做是一个个的用户类。系统在推荐给目标用户信息时通过参照同类用户的兴趣，不仅可以使目标用户发现新的感兴趣的信息，也能提供一些难以用具体概念表达的信息，如质量等，避免了内容分析的不完全和不准确。但是基于合作推荐的前提必须是某些信息必须被用户类中的某个或某些用户浏览过，否则不能把这些信息推荐给其他用户。如果某个人的兴趣比较特殊，不能归为任何一个用户类，则这个用户也可能无法获得个性化系统推荐的信息。基于合作的推荐的典型结构如图2.2所示：
图2.2 基于合作的推荐系统
3.引入本体后的个性化信息推荐系统
个性化信息推荐系统的目的是向具有不同兴趣的用户推荐个性化即满足其需求的信息。现有的推荐系统虽有优点但也不可避免的具有一些缺点，如基于内容的推荐中关键词之间是没有任何语义关系的，但是现实中还存在同义词等，系统是将信息和用户兴趣进行精确匹配的，所以一些表达方式不同但本质相同的信息就可能不被推荐，从而导致查全率不高等。因此为了提高系统推荐的质量，就要在信息推荐系统中引入本体的理论。本体作用是在领域中提取共同认可的词汇形成概念，进而对概念及其之间的关系进行形式化表达。它能充分考虑关键词之间的关系，这样系统在向用户进行信息推荐时就不再是单纯的关键词匹配，有助于提高推荐信息的质量。
3.1 引入本体后基于规则的推荐系统
基于规则的信息推荐系统的中的规则是系统管理员根据用户的访问记录制定的，可能每个访问记录就对应一个规则，所以规则就变得多而乱，难以管理，而且很难处理复杂抽象的用户请求。例在图书馆领域内的以下三个规则：
（1）如果用户对图书馆自动化感兴趣的话，则情报检索系统也是其感兴趣的内容。
（2）如果用户对图书馆自动化感兴趣的话，则检索系统也是其感兴趣的内容。
（3）如果用户对图书馆学感兴趣的话，则用户对检索系统也感兴趣。
在数字图书馆领域，概念“图书馆学”和概念“图书馆自动化”之间是父类和子类的关系，“情报检索系统”与“检索系统”具有相同的内涵，由此规则（1）和规则（2）其实实质相同，规则（3）中“图书馆学”是“图书馆自动化”的父类，用户在实际的选择中如果对父概念感兴趣则一定也对其对应的子概念感兴趣。而以上三个规则中认为“图书馆学”，“图书馆自动化”，“情报检索系统”和“检索系统”四个概念之间是没有任何联系的，所以就造成了规则的繁多。
在本体中我们已经定义了“图书馆学”是“图书馆自动化”的父类，“情报检索系统”与“检索系统”是同义词，所以以上三个规则就可以缩减为“如果用户对图书馆学感兴趣的话，则用户对情报检索系统也感兴趣”一条规则，如此就大大减少了规则的数量，节省了储存规则的空间，方便系统对规则进行管理。引入本体后基于规则的信息推荐模式如图3.2所示：
3.2 引入本体后基于内容的推荐系统
基于内容的推荐系统中关键词之间的匹配是精确匹配，而表达不同本质相同或者具有上下位关系的关键词之间就不能形成联系，从而影响查准率或查全率。如基于规则的信息推荐系统中的关于数字图书馆的例子，在引入本体后用户如果输入的查询关键词是“图书馆自动化”，系统则会考虑到“图书馆自动化”和“数字图书馆”的上下位关系，最终把关键词为“图书馆自动化”的信息资源也推荐给用户。本体也可以引入用户的查询语句中，如用户要查询“情报检索系统”的相关信息，系统考虑“检索系统”和“情报检索系统”的同义关系，把“检索系统”也当做用户的兴趣之一，修正用户兴趣模型。基于内容的信息推荐系统中，在用户兴趣模型和信息资源中引入本体后，表示资源的关键词和用户模型关键词之间就不再是简单的匹配，而是会考虑到关键词之间的语义关系的语义层面的匹配，推荐结果的质量大大提高。引入本体后基于内容的信息推荐系统过程如图3.4所示。
3.3 引入本体后基于合作的推荐系统
基于合作的推荐系统是根据用户兴趣模型之间的相似度来推荐信息的。用户模型是用关键词表示的，所以分析用户兴趣模型的相似度就变成了用来表示兴趣模型关键词的匹配，可能也就会出现和基于内容的推荐一样的问题。
如某个用户的兴趣关键词之一是“图书馆，另一个用户的兴趣关键词之一是“图书馆自动化”，因为不理解两个关键词之间的上下文关系，所以系统就会认为这两个关键词是不匹配的，继而认为两个用户的感兴趣的内容是不一样的。引入本体之后，表示各个用户兴趣的关键词之间就有了语义关系，如上下位，同义词关系等，这就增加了系统分析用户兴趣的准确度，扩大了相似用户类。系统在某个用户的表示兴趣模型的关键词中引入本体分析，形成新的兴趣模型关键词集，接着与系统中储存的经过处理的其他用户兴趣模型再进行匹配，就会大大增加匹配的可能性。具体过程如图3.6所示。
4.结语
文中在分析现有个性化信息推荐系统的基础上，发现了基于规则的信息推荐技术存在规则多而繁，不易管理;基于内容和合作的信息推荐技术存在关键词之间缺乏语义关系的弊端，于是在现有个性化信息推荐技术的基础上引入了本体理论。引入本体后的信息推荐系统在用户兴趣模型的表达上考虑到了关键词之间的关系，能更为准确地表达用户的兴趣所在，用来表示文档内容的关键词之间也具备了同义或上下位等语义关系，能更详细而精确地表达信息内容。在传统信息推荐系统的基础上引入了本体的理论克服了现有三种推荐技术的不足之处，使得文档信息和用户模型的匹配成为了语义层次的匹配，提高了推荐结果的质量。
参考文献
[1]刘凯.信息可视化概念的深入探讨[J].情报杂志，2004 （12）：20-25.
[2]李健康，张春辉.本体研究及其应用进展[J].图书馆论坛，2004，24（6）：80-86.
[3]仇利克.领域Ontology的构建方法论及其存储研究[D].[硕士学位论文].青岛：中国海洋大学，2006.
[4]李衍淼.基于本体的智能信息检索系统研究[D].[硕士学位论文].山东：山东科技大学，2006.
[5]史忠植.知识发现[M].北京：清华大学出版社，2002：135-155.
[6]潘红艳.个性化信息服务的研究与实现[D].[硕士学位论文].大连：大连理工大学，2005.
[7]宋丽哲，詹赤兵，王胜海.基于本体的数字图书馆个性化用户模型表示[C].第三届全国信息检索与内容安全学术会议论文集，2007：392.
个性化推荐系统范文2
智能Web时代的到来意味着大数据分析在各个行业的运用成为必然趋势，推荐系统作为典型的智能Web应用，通过对用户行为数据的积累和分析，将传统用户的搜索行为转化为推送行为，从而实现原始电商到智能电商的转变。本文以智能Web时代为引，就旅游电商推荐系统的基本实现方法和思路展开了讨论和分析。
【关键词】智能Web 个性化旅游电商
1 智能Web时代的到来
当我们去订餐的时候，饭店订餐系统引用了我们公开的健康调查数据，从而为我们搭配适宜的绿色饮食；当我们与陌生人在线聊天时，对话内容得到通讯软件后台的事实核查，保证交流内容的真实和安全（如facebook）；当我们在线购书时，电商平台能够根据用户购物行为的相似度判断来给出最合理的推荐（如亚马逊）。这一系列的发生与正在发生的案例为我们诠释了一个时代的到来，智能Web时代。
所谓智能，是指能够不断通过大数据分析抽象出普遍规则，进而替代穷举的一种高效机器学习方式。拓展开讲，一款智能Web应用要首先具备大数据能力，或者叫内容聚合，这是机器学习的基础条件；然后需要具备参考结构，参考结构为原始大数据提供了科学的解释和展示形式，它为原始数据的分析和展现提供了重要的助力；最后还要具备合理的算法，算法为从数据转变为信息提供了可行的方法，并将信息抽象为引导用户交互的规则，这三大要素构成了智能Web应用的充要条件。
2 旅游电商推荐系统研究与设计
作为一类典型的智能Web应用，推荐系统因为谷歌的广告和亚马逊的商品推荐等形式为人们所熟知，它的出现为当下信息过载的大环境带来了良好的解决方案。通过对用户行为数据的积累和分析，将传统用户的搜索行为转化为推送行为，从而实现原始电商到智能电商的转变。
旅游电商对推荐系统的认识度和重视度目前还处于比较初级的状态，远不如消费品电商平台，这也反映出了旅游电商企业对大数据的分析处理意识与主流消费品电商的差距。我们认为，实现高效用的旅游电商推荐系统，需要在精准度和展现形式两方面进行深入研究，第一是要对旅游产品进行精确建模，只有精确建模才能在推荐计算中获得准确的结果。第二是推荐引擎的科学选择，常见的推荐系统引擎分为两类，协同过滤推荐和基于内容分析的推荐。协同过滤推荐是基于用户的行为数据积累做出推荐，例如基于相似用户的推荐和基于相似条目的推荐。基于内容分析的推荐则需要考量用户之间、条目之间和用户与条目内容之间的相似度。其中，相似度算法是不同推荐引擎的核心，我们通过如下常用代码片段来说明相似度的计算方法。
由代码1可知，事实上相似度计算的方法是多样化的，需要根据实际的问题进行相似度算法的选择，目前大量的实验表明，基于欧氏距离的相似度算法效果相对较好。
在大数据的精确分析基础上，再将推荐结果以服务而非广告的展示形式推送到旅游电商的各个营销环节，必将会极大的推动产品购买的转化率。
3 旅游电商推荐系统展望
在智能Web时代，随着人们对信息和服务的智能化要求，推荐系统必定会在旅游电商营销环节占据愈加重要的地位，同时，单一的旅游产品推荐将会无法满足用户的需求，旅游推荐系统的衍生形态将会慢慢发展起来，推荐系统的内容和展示方式也都将会呈现出多元化和个性化的趋势。作为旅游电商的从业者，必须清楚的认识到推荐系统、大数据分析、智能Web等要素对旅游电商发展的推动作用，并随势而动，才能在互联网+的时代获得市场和用户的青睐。
参考文献
[1]吴婷，熊前兴，贺曦春.基于用户特征和用户兴趣变化的协同过滤推荐[J].电脑知识与技术，2008，4（7）.
[2]王国霞，刘贺平.个性化推荐系统综述[J].计算机工程与应用，2012，48（7）.
[3]张娜.电子商务环境下的个性化信息推荐服务及应用研究[D].合肥工业大学，2007.
[4]许海玲.互联网推荐系统比较研究[J].软件学报，2009，20（2）.
[5]王巧荣，赵海燕，曹健.个性化服务中的用户建模技术[J].小型微型计算机系统，2011，32（1）.
作者简介
严杰（1981-），男，浙江省衢州市人。硕士学位。现为浙江旅游职业学院讲师。研究方向为Web开发和电子商务。
个性化推荐系统范文3
关键词：泛在计算；个性化资源；资源推荐；微学习
中图分类号：TP301 文献标识码：A 文章编号：16727800（2012）011002202
作者简介：李霞（1978-），女，硕士，武汉纺织大学传媒学院讲师，研究方向为数字媒体。
0 引言
在Web2.0时代，泛在计算环境使人们的学习方式发生了改变，从传统的课堂学习到网上冲浪，再到利用便捷的媒体终端随时、随地地进行学习，以及泛在计算环境下的微学习方式。这种新媒体环境下的新的学习形态正逐渐得到人们的关注，成为信息时代学习方式的一个重要组成部分。
泛在计算环境下的微学习具有情景化、社会化的特点，为学习者构建了按需学习的生态性学习空间。要求学习资源具有丰富性、适应性、可进化性、富联通性、情境性、智能性等特点。微学习具有多时间、小片段、个性化和多媒介的特征。微学习资源由于其内容粒度小，具有动态重组的特征，适合学习者的个性化学习。
1 泛在计算环境下个性化学习存在的问题
国内研究者祝智庭教授和张浩等学者从词源学的角度分析“micro”具有微、小、轻、快等多层语义的基础上，将微型学习与移动学习和娱教技术以及一对一环境中的学习等相关概念相关联，提出在对微型学习的理解中，既要关注其学习内容组块信息含量的微型化和学习时间跨度的短暂性，也要认识到其蕴含的独特学习品性与格调特征；在微学习特征的研究上，李艺等提出它具有多时间、小片段、个性化和多媒介的特征。张浩等认为微学习具有“连续部分注意”的特征，并具有4种不同层次的聚焦方式：主聚焦、半聚焦、周边聚焦和随意聚焦。在微型学习的设计研究方面，祝智庭等认为应采取区别于以往维护学习管理系统（LMS）的思路，转向支持学习者“个人学习环境”（PLE，Personal Learning Environment）的创建。顾小清等则从关注实用性学习目标的角度提出微型移动学习者的学习目的由获取资讯、学习知识、提高技能、改变态度或观念等阶段构成，并总结了微学习的特点。
通过对当前研究分析可以看出：目前微学习研究主要还停留在概念与模式的讨论上，支持微学习的教学资源与系统还比较缺乏，如何对微学习的学习资源及相关个性化资源推荐系统进行设计开发，并在此基础上开发支持微学习是一项亟待解决的问题。
2 泛在计算环境下的学习者个性化模型
泛在计算环境下个性化资源推荐系统首先要解决推送服务要解决推荐对象的问题，用户是推荐的对象，用户分类规则是个性化推荐服务的基础和先决条件。合理细致的用户分类有助于提高推荐服务的个性化程度，从而提高信息服务的质量。
由于推荐系统没有存储或者存储很少新用户的信息，包括查看对象的历史记录和新用户对对象的评分，因此，基于模型的方法无法获得训练数据，而基于规则的方法难以进行推理。论文提出如图1所示的用户个性化模型，利用用户个体特征、用户学习行为、用户学习绩效等用户个性属性等来提供推荐系统的准确性。
学习行为包括信息检索、信息加工、信息交流、使用新型解决问题4个方面要素，其中信息检索又包括检索方式、定位信息、检索环境和检索过程4个维度；信息加工包括：信息取舍、信息整理分类、信息存储、反思所得4个维度；信息交流包括与人互动、与信息互动两个维度。
学习绩效包括学习绩效、学习策略、学习情感、学习成就4个方面要素。其中，学习策略包括元认知策略、认知策略、资源管理策略3个维度；学习成就包括技能的获得和知识的获得两个维度。
针对用户的个性化学习模型，然后再有针对性地设计泛在环境下的个性化学习推荐系统。
3 泛在环境下的个性化学习推荐系统设计
目前，远程教学中教师为学生提供的教学辅导及双向沟通主要仍是通过EMail、电话、传真等传统方式进行，这些方式的实时性、交互性都很难满足教学辅导的要求，从一定程度上影响了教学质量的提高。因此，将短消息应用到个性化学习系统中，设计一个功能完备的基于短消息的个性化资源服务推荐系统，以满足广大移动用户的教育信息查询-定制-推送等需求。
系统以分布式结构为基础，可运行于多种主流操作系统，包括UNIX（Solaris、HP Unix、Linux等）、Windows NT/Windows2000等操作系统之上，通过与移动通信网络的实时连接，可以在瞬间将短信发送到指定手机上，其应用服务平台框架如图2所示。
系统具有以下特点：
（1）支持标准的短信中心系统协议接口。根据各移动通讯商不同的短信中心（SMCC），通过TCP/IP端口的接入，支持不同的短信中心标准连接方式（如：CMPP/SMPP/ SGIP等）。通过CMPP/SMPP/SGIP协议提供的双向通讯接口实现短信信息的提交和下发，借助短信中心系统提供的短信承载功能，实现信息在信息处理服务端和移动台之间的传输，所有的服务系统均直接接入短信中心系统，减轻短信中心系统的处理负载，进而为用户提供性能稳定的各种信息服务。
（2）多层安全性保障。除了使用防火墙等软硬件保护外，还采用多层安全保障——既有GSM网络的标准加密和用户ID-密码的认证机制，还有用户服务器和SMSC之间的防火墙进行安全过滤，对数据包加密并过滤非法的连接和包的传送，易于信息的交换。
（3）较强的系统自适应能力。支持CMPP/SMPP/SGIP接口协议，确保和不同厂商的短信中心设备互联，适应于网上多样的短信设备，保证与其它系统的互连互通，适应不同服务、应用商的需要。
（4）在教学功能上，支持学习进度、作业情况查询，通知、公告等信息接收，学习计划、日程安排制定，个性化学习指导、教学资源推送等功能。
泛在环境下个性化学习推荐系统的工作流程如图3所示。系统为用户提供与其兴趣和生产水平相适应的基于短信平台的教育资源信息推荐服务需要在用户动态建模方法的基础上，采用内容过滤（Contentbased Filtering）和协作过滤（Collaborative Filtering）相结合的方法。
首先，根据用户模型将用户聚类到具有相同或相近的兴趣与知识水平的学习用户群体；然后，用户通过搜索系统接口提交多种形式的搜索请求。服务平台根据关联索引相应的索引数据库搜索相关知识资源并对搜索结果进行扩展，然后采用协作过滤方法根据与该用户同一社区的其它用户对资源的评价，剔除搜索结果中质量较低的资源，并补充社区用户推荐的资源，再采用内容过滤根据用户模型与知识资源的特征向量，过滤掉搜索结果中相关性不大的资源，由排序模块根据相关性大小进行排序，并通过知识资源搜索系统接口将资源URL与快照返回给用户；再对前期搜索到的资源目标进行过滤（Filtering）与重排序（Reranking）；最后对资源的访问日志进行序列模式挖掘，根据资源被访问的频率及评价反馈，获取资源的热点特性，为优化资源搜索结果，提高优质资源的利用率提供支持。
参考文献：
[1]祝智庭，张浩，顾小清.微型学习——非正式学习的实用模式[J].中国电化教育，2008（2）.
[2]陈维维，李艺.移动微型学习的内涵和结构[J].中国电化教育，2008（9）.
[3]张浩，杨凌霞，陈盼.微内容环境中的学习者体验设计初探[J].远程教育杂志，2009（6）.
[4]周筠.移动环境下学习系统的设计与实现[D].北京：北京交通大学，2009.
个性化推荐系统范文4
随着Internet的普及，信息爆炸时代接踵而至，海量的信息同时呈现，使用户难以从中发现自己感兴趣的部分，甚至也使得大量几乎无人问津的信息称为网络总的“暗信息”无法被一般用户获取。同样，随着电子商务迅猛发展，网站在为用户提供越来越多选择的同时，其结构也变得更加复杂，用户经常会迷失在大量的商品信息空间中，无法顺利找到自己需要的商品。
个性化推荐，被认为是当前解决信息超载问题最有效的工具之一.推荐问题从根本上说就是从用户的角度出发，代替用户去评估其从未看过的产品，使用户不只是被动的网页浏览者，而成为主动参与者。准确、高效的推荐系统可以挖掘用户的偏好和需求，从而成为发现用户潜在的消费倾向，为其提供个性化服务。
二、个性化推荐系统概述
个性化推荐系统是指根据用户的兴趣特点和购买行为，向用户推荐用户感兴趣的信息和商品。它是建立在海量数据挖掘基础上的一种高级商务智能平台，以帮助电子商务网站为其顾客购物提供完全个性化的决策支持和信息服务。购物网站的推荐系统为客户推荐商品，自动完成个性化选择商品的过程，满足客户的个性化需求。
2000年，我国正式开始了个性化推荐的研究，清华大学的陆海明等提出了基于Agent多混合智能实现个性化推荐；2001年清华大学的冯翱等人提出了基于Agent的个性化信息过滤系统Open Bookmark；南京大学的潘金贵等人设计并实现了个性化信息搜集智能体DOLTRL-Agent。近几年来，个性化信息推荐服务逐渐从理论走向实践，从探索走向完善，逐步成为商业界的焦点。
三、常用的个性化推荐系统算法分析
下面对常用的个性化推荐系统的算法进行简要的分析。根据算法的不同，当前已有的个性化推荐系统大致可以分为以下几类：基于规则的推荐系统；基于内容的推荐系统；协同过滤系统；基于用户-产品二部图网络结构的推荐系统；以及混合式推荐系统。
1、基于规则（Rule-based）的推荐系统
关联规则挖掘是数据挖掘领域的一个重要分支。对于基于关联规则的推荐算法来说，其作用机理就是：首先统计得到挖掘出的规则前件，然后针对目标客户的历史购买行为，向顾客推荐规则后件。该算法的优点是容易理解，研究基础广泛且成熟，支持其实现的软件丰富，有较好的实践条件；缺点是随着事务的增多，规则的发现将非常耗时，并且规则难以解释。
2、基于内容（Content-based）的推荐系统
基于内容的推荐起源于信息检索领域，它利用资源和用户兴趣的相似性来过滤信息。首先分析项目的内容，根据用户评价过的项目建立用户的兴趣模型，即用户描述文件。根据用户描述文件的不同又可以分为基于向量空间模型的推荐、基于关键词分类的推荐、基于领域分类的推荐和基于潜在语义索引的推荐。
基于内容的算法的优点是直接、简单，推荐结果易于解释。但也存在一定的局限：首先，特征提取能力有限，它仅适用于产品特征容易抽取的领域，当项目特征很难被一组关键词来清晰描述时，基于内容的推荐算法就显得苍白无力了。
3、协同过滤（Collaborative filtering）系统
协同过滤是目前应用研究的最为广泛最成熟的个性化推荐技术。主要分为基于用户的协同过滤系统和基于项目的协同过滤系统。其核心思想是：首先，基于系统中已有评分数据，计算给定用户（或项目）之间的相似性；然后根据计算得到的相似性，寻找目标用户（或项目）的最近邻居集合；最后使用最近邻居集合中的用户（或项目）的评分情况来预测目标用户对目标项目的评分值。
协同过滤的推荐系统主要优点有：
（1）对内容信息不易抽取的项目能产生完全自动化的推荐；
（2）能根据项目的质量和用户的品味产生推荐；
（3）能为用户发现新的兴趣。当然，协同过滤推荐系统也存在一些弊端：
（1）数据稀疏性问题，这也是协同过滤系统目前存在的最普遍的问题。
（2）冷启动问题，当一个新项目刚加入系统的时候，由于没有任何用户对它进行过评分，该项目便无法得到推荐。
（3）同一性问题，对于名称不同本质相同的项目，协同过滤无法发现潜在的联系；
（4）扩展性问题，随着系统中项目和用户数量的增多数据库将变得非常庞大，为用户产生推荐的精度和实时性都因此而降低。
4、基于用户-产品二部图网络结构（Network-based）的推荐系统
基于网络结构的推荐算法不考虑用户和产品的内容特征，而仅仅把它们看成抽象的节点，所有算法利用的信息都藏在用户和产品的选择关系之中.分别利用用户一产品用二部分图建立用户―产品关联关系，并据此就提出了基于网络结构的推荐算法。其中，提出了一种全新的基予资源分配的算法，通过在协同过滤算法中引入二部分图上的扩散动力学，部分解决了数据稀疏性的问题。
5、混合式（Hybrid）推荐系统
基于规则的、基于内容的以及协同过滤的推荐算法由于自身的特点，在实际应用中都存在一些缺陷，因此就提出了把多种不同算法结合起来形成混合算法的解决方案。
四、个性化推荐系统对电子商务网站的意义
个性化推荐系统作为一种电子商务服务，是网络营销的重要手段。据VentureBeat统计，Amazon的推荐系统为其提供了35%的商品销售额。个性化推荐系统能够有效地留住顾客、防止顾客流失，提高销售额，因此受到越来越多的关注。综合来看，个性化推荐系统对电子商务网站的意义，主要可以概括为以下几点：
1、把网站浏览者转变为购买者
有些用户浏览网站并非有有购买目的，如果网站通过个性化推荐系统对其进行推荐，有可能使顾客形成购物冲动，从而促进销售。
2、提高电子商务网站的交叉销售能力
个性化推荐系统可以发现顾客所购买商品之间存在的内在关联，网站可以根据推荐算法的输出结果，对相关商品进行组合推荐、捆绑销售等，从而促进销售。
3、提高顾客对电子商务网站的忠诚度
个性化推荐系统可以让顾客受困于海量的信息当中，因此适当的使用个性化推荐系统对顾客进行商品信息推送可以提高顾客的购物舒适度和满意度，从而提高顾客的忠诚度。
4、优化电子商务网站
根据Web日志数据分析用户的行为模式，推荐超连接列表，或者动态地生成可能的网页超链接。尽可能迎合每个用户的浏览兴趣并且不断调整网站链接结构适应用户浏览兴趣的变化，使每个用户在浏览网站时都有该网站的唯一用户的感觉。
五、结语
网络交易量不断增长的时代，已经出现了很多实用的个性化推荐系统。它能够利用顾客期望的产品单、购物车、顾客提交的评价以及购买记录等，为顾客推荐适合的产品，提供多项推荐服务。本文简单介绍了几类基于不同推荐算法的推荐系统.虽然这些推荐系统都已经投入应用，并且取得了可观的经济效益，然而，这些系统都面临着许多问题，需要从理论和应用角度进行深入的研究。（作者单位：山西省运城市广播电视台）
参考文献
[1]张靖.网络个性化服务资源综合推荐研究[J].计算机仿真.2009.26（11）：157-165）
[2]刘建国，周涛，汪秉宏.个性化推荐系统的研究进展[J].自然科学进展.2009.19（1）：1-15
[3]李智琦，陈世颖，杨怡凝.基于数据挖掘的个性化推荐在SNS中的应用[J].电脑知识与技术.Vol.7，No.28，October 2011.
[4]曾春，邢春晓，周立柱.个性化服务技术综述[J].软件学报.2002.13（10）：1592-1561
[5]吴丽花，刘鲁.个性化推荐系统用户建模技术综述[J]，情报学报，2006，25：55-62
[6]王茜，杨莉云，杨德礼，面向用户偏好的属性值评分分布协同过滤算法[J]，系统工程学报，2010.04
[7]Lin Hongfei，et al Text Browsing Based on Latent Semantic Indexing[J]. Joural of Chinese Information Processing， 2000， 14（5）：241-245.
个性化推荐系统范文5
关键词：协同过滤算法；高校选课推荐系统；数据挖掘
中图分类号：TP391.3 文献标识码：A 文章编号：1007-9599 （2012） 20-0000-02
随着教育改革的推进选课制度已在高校普及多年，为了满足学生的个性化需求，根据上课时间、学习兴趣、任课老师以及学习进程等各方面的需求选择适合自己的课程，课程的自选使得学生的自由空间更大且学习效率明显提升。选课制度作为高校教学管理制度改革内容的一部分同时也是学分制的重要内容，选课制度的设计及实施过程都需结合大学生教育理念。改革开放的到来更是为教育吹来了春风，教育体制也突破了传统模式，开始实行选课制和学分制。
1 我国高校选课制度的现状
随着选课制在高校的普及，教育也逐渐走向网络化和信息化，在这样一个计算机网络普及的时代自然选课过程也趋于网络化。受到传统观念及学年制的影响，选课制度在运行过程中还存在一定的缺陷，另外在新教学观念的实施和高素质人才的培养中选课制也没有体现其优势，具体原因有下几个方面：
1.1 目前实施的选课制不利于学生的个性发展
随着社会对人才专业需求的多样化，传统的人才培养模式已无法满足社会发展需求，同时也抑制了学生的个性化发展。选课制的实行使得学生可根据自身的兴趣爱好选择合适的课程、任课教师以及学习时间，各种自由的选择使得的个性特征得到满足，从而提高了学生的学习积极性。
1.2 没有实现真正的选课
尽管有部分学校允许学生选择跨专业、跨年级的课程，但在教师资源、上课时间以及场地资源等影响下，学生仍无法选择自己喜欢的课程，时间及资源上的冲突使得学生在自主选课上受到了一定的限制，对于比较热门的课程，当选课人数较多资源有限时，课程就会被删除，自主选课无法充分发挥其作用。随着高校不断扩招，教师资源越来越匮乏，学生的选择范围有限。
1.3 选课工作实施不到位
选课指导也是一个很重要的环节，特别是新生由于对课程了解不深，因此很容易出现盲目选课现象。部分学生了为了选择简单易学的知识而不顾自身发展，随意性的选课对教学质量造成了很大的影响，同时也脱离了选课制实行的初衷。针对这个问题本文提出了利用数据挖掘技术筛选历史选课数据中隐藏的、有用的知识，作为指导学生选课的依据，该课题的提出对高校教学管理改革有着重要的现实意义。
2 相关技术
2.1 数据挖掘技术
数据挖掘技术是一种从大量的、无规律的、模糊且随机的数据中提取有用信息和知识的一种方法，数据挖掘技术作为一门交叉学科，其中包含了许多运用技术和挖掘工具，其中运用到的技术有数据库技术、统计学、模型识别、机器学习和人工智能等。由于数据挖掘技术具有独特的优势，因而它在多个领域都有应用，特别是在银行、销售、保险、电信和交通等领域的运用已趋于成熟。
2.2 个性化推荐技术
个性化推荐技术是数据挖掘技术中一类，该技术直到20世纪末期才被单独提出来，随着计算机技术的不断发展，直到Web2.0技术成熟后该技术才被运用到实际当中。个性化推荐技术的运用使得用户对信息的获取从被动变为主动。个性化推荐技术在商业领域中的成功运用，使得推荐系统的产品种类大幅度增加，较具代表性的推荐系统有eBay、Amazon和You tube等，这些系统的用户数量相当可观。
2.3 协同过滤系统
在所有个性化推荐系统中协同过滤系统的运用效果和运用情况都是最好的，协同过滤推荐作为一项很受欢迎的信息过滤技术，它可以对过滤内容进行过滤和分析，从而分析出用户的兴趣爱好，提高信息服务质量。根据对象的不同协同过滤推荐算法可分为基于用户和基于项目的两种协同过滤推荐算法。
3 学生个性化选课推荐系统的研究
本文采用的是基于用户的协同过滤算法，在高校选课系统中融入该算法可帮助学生根据自身的兴趣爱好选择与自身发展最为贴近的课程、学习量及任课教师，个性化选课推荐系统的运用使得高校选课机制更为完善。
在推荐系统内建立评价矩阵，对学生在选课过程中的主要因素进行描述，如兴趣爱好、专业、学习程度、选课记录和老师评价等，算法根据学生这些信息对其行为进行分析，并建立相应的学生项，通过与评价矩阵中的项进行对比找出相似度最高的选课记录，并向该学生进行课程推荐。由此可见，个性化高校选课推荐系统模型主要分为评价矩阵、搜索最近邻居和课程推荐三个部分。
3.1 建立评价矩阵
根据专业、爱好、选课记录、学习程度等信息收集历史选课数据，若直接从教务系统中选取，则需对数据进行清洗和转化，从而形成协同过滤算法学生选课评价矩阵。如表1所示为协同过滤算法学生选课评价矩阵：
表1协同过滤算法学生选课评价矩阵
Item1 Item2 … Item′
Student1 3 5 … 4
Student2 5 4 4
… … … Rij …
Student″ 5 4 … 2
Student′ 2 5 … 3
在上述矩阵中Rij中的i代表的是学生，j代表的是项目，R代表的是评价。Rij的取值范围通常在[0，5]这个区间范围内，分值的大小与评价的高低成正比。
3.2 搜索最近邻居
将目标学生与评价举证中所有学生的相似度进行对比，找出相似度最高的一组并建立相应的最近邻居集合，在基于用户的写通过率算法中这步是很难关键的，相似度的具体算法如下所示：
在上述公式中 代表目标学生与矩阵学生的相似度，y代表两者共同评价过的项目， 和 表示a学生和i学生对y项目的评价， 和 表示项目评价平均值。
3.3 产生推荐
根据评价结果和推荐算法产生推荐，具体推荐算法如下所示：
表示相似度， 表示项目评分， 和 表示项目评价平均值。该算法主要是针对用户评价项目较多的情况，对于个别评价，结果可能就没那么准确。
4 结束语
基于协同过滤算法的个性化高校选课推荐系统是根据学生的兴趣爱好、学习程度和专业等信息进行相似度计算，然后再根据相似度的高低推荐相应的课程。高校个性化选课推荐系统的使用可有效提高学生的学习兴趣以及学校的教学质量，帮助学生科学合理的选择合适的课程，为学生的个性化发展提供有效的学习方式。
参考文献：
[1]王博，刘庆刚，张琴.数据挖掘在选课系统中的应用[J].计算机与数字工程，2011，39（5）.
[2]陶小红.Web数据挖掘在智能选课系统中的应用研究[J].办公自动化，2010（2）.
个性化推荐系统范文6
以用户需求为中心的个性化学习环境构建是e-Learning未来的发展趋势，也是当前远程教育及智慧教育领域研究的热点。针对个性化e-Learning学习环境的“适应性”问题，从用户认知水平维度切入，利用邻近区用户群（邻居用户）相似性规则提出了一种Web环境下个性化学习路径生成的协同推荐机制，并通过架构设计、系统建模、路径提取及算法设计四个方面重点剖析了自适应学习系统（Adaptive Learning System，ALS）协同推荐机制的技术解决方案，通过系列实设计、实施以及数据分析对其有效性进行了验证。结果表明，本研究成果在一定程度上能够向日标用户推荐较理想的学习路径，有效改善推荐资源的精准度，进而提高用户学习质量和学习效果。
【关键词】个性化学习；协同推荐；学习路径；自适应学习系统
【中图分类号】G434 【文献标识码】A 【文章编号】1009-458 x（2017）05-0024-11
以互联网为代表的信息技术迅猛发展催生了教育手段与学习方式的深度变革。作为互联网信息时代的衍生物及一种重要学习方式，e-Learning环境下的个性化学习因其强调学习过程中的个体差异性需求，倡导“以学习者为中心”的教学理念而备受关注，成为远程教育及智慧教育领域研究的热点。美国新媒体联盟（NMC）在（（2016版地平线报告》中预言，基于自适应学习技术的个性化学习成为e-Learning未来发展态势（L・约翰逊，等，2016，PP.1-36）。紧跟时展步伐，201 2年教育部在《教育信息化十年发展规划（201 1-2020年）》中明确提出：“推进信息技术与教学深度融合，建设智能化教学环境，提供优质数字教育资源和软件工具……创新信息化教学与学习方式，为每一名学习者提供个性化学习的信息环境和服务。”2016年6月，教育部的《教育信息化“十三五”规划》中再次强调：“要构建网络化、数字化、个性化、终身化的教育体系……建立线上线下相结合的混合式教学模式，为全民学习、终身学习提供方便、灵活、个性化的学习条件。”由此，个性化学习成为教育方式变革的重点之一，探索及构建满足用户个性化学习支持服务与环境成为当前迫切而重要的研究主题。本研究针对当前个性化e-Learning学习系统的“适应性”问题，即如何向不同用户高效、精准地推荐适当的学习资源，尝试从学习者认知水平维度切入，提出一种Web环境下个性化学习路径动态生成的解决方案及其技术实现路线，以期为相关研究提供参考。
一、相关研究进展
个性化学习（Personalized Learning）是一种针对学习者个体差异性而开展的满足其个性化需求的学习方式。李克东（2014）将其定义为：以学习者个性差异为基础，针对学习者的个性特点和发展潜能而采取灵活、适当的方法、手段、内容、评价方式等满足学习者个性需求，使其各方面获得充分、自由、和谐发展，以促进个体发展为目标的学习范式。显然，学习者的个体差异（如学习偏好、专业背景、认知水平等）呈多样化，其心智发展过程与学习路径也复杂多样，是构建个性化学习支持环境的难点与挑战。
进入21世纪以来，信息技术高速发展引发了学习方式、认知思维模式、交流互动方式的变革，知识可视化、学习分析、大数据挖掘、电子书包以及各种智能移动终端等的出现，为大规模开展个性化学习提供契机，个性化学习成为信息时代教育发展的重要特征。受技术热潮的影响，当前关于个性化学习的研究逐渐由“概念―内涵―模式”理论层面倾向于“机制―模型―系统”技术实践层面，技术支持下的个性化学习成为国内外关注的热点。典型的研究成果包括：
1.个性化学习系统适应性机制与策略
英国教育技术与通信技术局（Becta，2008）在《利用技术：新一代学习（2008-2014）》中提出了基于协作与互动机制建立一套支持个性化学习活动的个人在线学习空间，通过为学习者提供差异化课程和学习经历、可定制的响应性评价机制满足学生个性化需求；美国加州大学利用QSP（Quality School Port-folio）项目所开发的在线决策支持工具采集学生成长记录，并以此分析学生行为和确定个性化学习需求（Eva，et al.，2009）；卡斯特罗等人以数据挖掘为视角论述了e-Learning个性化学习环境实现策略（Castro，et al.，2007）；赵蔚等（2010）提出了基于Web数据挖掘技术的个性化e-Learning推荐机制解决方案。
2.个性化学习系统模型构建
史尔赤等人（Shishehchi，et al.，2014）通过本体技术对学习者及学习资源进行建模，利用语义关系实现了系统个性化推荐效果；王等人（Wang，et al.，2013）基于学习者的特征模型对课程架构与内容进行标记，进而实现个性化学习功能；陈敏和余胜泉等人（2011）以“学习元”平台为例，通过对用户兴趣、学习偏好和领域知识建模，提出了一种个性化内容推荐模型；张剑平等（2010，p.36）详细阐述了知识可视化、学生模型、学习能力评估与适应性测试等，为适应性学习系统开发提供了参考借鉴；姜强等（2016）对e-Learning环境中用户的学习风格模型进行了分析，并构建了适应性学习系统用户模型。
3个性化学习系统开发
美国Knewton公司基于自适应学习技术开发了在线学习平台“Knewton”，利用分析引擎判断学生当前学习状态，为学生提供个性化课程指导（Kame-netz，2013）；爱尔兰都柏林大学的欧文博士（Ow-en，2008）将学习对象进行了元数据标记，并利用规则引擎实现了个性化学习系统ApeLS；韩国庆熙大学的曾等人（Jeong，et al.，2013）基于学习者偏好和能力水平开发了自适应教育超媒体系统AEHS，该系统可按照知识难度水平呈现各种媒体资源；杨现民等（2013）将语义本体技术引入学习资源的组建过程，并以此开发了学习元平台，实现了资源内容的持续进化，且在一定程度上支持个性化学习功能。
纵观上述研究，国外众多研究机构、学者以及商业公司等在个性化学习领域研究中开展了大量的理论与实践探索，以不同的视角设计开发了多种具有一定“适应性”的学习系统原型，取得初步成效；国内的研究者也进行了大胆的尝试，但实践性研究成果相对较少。比较发现，上述研究成果就其内容或所采用的技术来分析具有一定的相通性与延续性，主要集中在适应性机制、系统建模、数据挖掘、语义本体、推荐策略等方面。这些成果为今后的实践研究提供了宝贵的参考借鉴。同时也不难发现，目前关于个性化学习的技术支持环境，仍处于探索阶段，多数研究者通过开发适应性学习系统（或智能导学系y）为个性化学习提供技术解决方案，但所设计的模型或开发的学习系统仍处于原型阶段，其满足学习者个性需求的“适应性”效果并非理想，还需要进一步研究。在此基础上，本研究试图探索如何通过生成最优个性化学习路径来改进学习系统的“适应性”。受当前相关推荐技术的启发，从学习者认知水平维度切入，进行实时建模与分析，基于邻居用户群相似性规则，提出一种个性化学习路径动态生成解决方案――协同推荐机制，并进一步设计了ALS原型系统。
二、协同推荐及其支持下的ALS系统解决方案
（一）协同推荐机制
个性化学习是一种极其复杂的学习体验，其学习轨迹不仅受学习者问的差异性特征影响，同时也因学习者个体内在的动态发展因素（如认知水平等）的改变而修正，如何让支持个性化学习的系统在深入“理解”当前学习者个性需求的基础上做出适当的“推理”，并以此为学习者推荐适当的学习资源，一直是充满挑战的话题。然而，在电子商务领域，许多知名的电商平台通过对海量用户购买习惯、反馈评价等信息进行分析，采用相关推荐技术向用户推荐商品，取得了显著的成效，例如亚马逊平台每年利用推荐技术获得巨额收益；国内淘宝、京东等知名电商平台也正在向该方向扩展业务。关于推荐模式，目前常见的有协同过滤推荐、关联规则推荐、基于内容推荐以及混合式推荐四种。其中，协同过滤推荐是应用较成熟的一种模式，采用该模式的推荐系统有Amazon、MovieFinder、CDNow等（陈雅茜，刘韬，2014）。受此启发，本研究尝试将协同过滤推荐原理迁移到学习系统中，并从学习者及其个性化学习路径的角度提出一种协同推荐机制。
协同推荐，从本质上说，是系统针对当前用户的个性需求而采取的一种筛选、重组、呈现资源的技术解决方案，其策略在于“协同”，成效在于“推荐”。在个性化学习中，系统对当前学习者个性需求的深入理解至关重要，直接影响最终资源的推荐质量，而协同策略在此扮演了重要角色。协同的本质源于协作互助，在此特指将系统中其他用户的数据信息作为参考并以此为目标对用户状态做出合理的判断推理。推荐是系统在相关程序算法的作用下为用户呈现适当的资源，是实现个性化、适应性学习效果的关键。由此，本研究提出的个性化学习协同推荐机制的设计思想是：以协同过滤推荐技术为基础，首先利用模型分析工具对目标用户分别从认知水平和学习路径两个维度进行建模分析，然后参考用户群相似性规则筛选学习路径序列，并采用AprioriAll算法从学习路径序列中提取路径共同体，进而生成最优路径资源项序列，最后通过预处理组件将资源项序列转换生成最终资源列表个性化推荐给用户。图1是该推荐机制的实现机理的一个示例。
由上分析，个性化学习系统协同推荐机制的实现主要涉及三个过程：①系统建模。从认知水平及学习路径两个基本维度构建用户模型，基于学习策略构建资源内容模型。②获取邻居用户。以认知水平作为判定标准对用户模型进行分析，并从用户群中筛选相似性用户作为当前用户的邻居用户。③产生推荐路径。利用相关算法从邻居用户的学习路径中挖掘最优学习路径，并将转换后的资源序列推荐给目标用户。为了进一步探索协同推荐机制及其支持下的个性化学习路径的技术实现方案，我们尝试构建了ALS原型系统及其具体实现方法。
（二）ALS系统模型构建
1.系统架构设计
ALS，即自适应学习系统（亦称适应性学习系统），它是一种针对学习者的个体特征差异（如年龄、性别、专业背景、认知水平等）动态提供个性化学习支持服务的系统（赵学孔，等，2015）。根据网络学习需要，ALS用户角色应该包括学习者和管理者（可由教师兼任）。基于此，所构建的ALS主要提供在线个性化学习和资源管理两大功能模块，其总体架构如图2所示。其中，学习单元测评用于诊断学习者当前的认知水平，主要借助习题测试来实现；学习者建模组件负责测验成绩与认知水平数据转换，以此动态完善用户模型；记录器用于实时记录学习者访问的页面信息；协同推荐模块作为系统的核心部件，主要完成用户模型分析、学习记录提取、推荐知识项序列、知识序列预处理等一系列工作过程，进而向用户推荐个性化学习资源；系统数据库主要包括用户模型、学习记录、学习策略以及学习资源数据库，用户模型数据库存储用户的特征信息，学习记录数据库存储用户的学习历史记录信息，学习策略数据库存储学习资源的关系信息（如章节项关系、知识项的前驱后继关系等）、学习资源数据库存储资源的实体信息。
如图2所示，ALS的工作过程大致描述如下：①学习者登录ALS系统后，首先通过测试题对其当前认知水平进行诊断，并利用建模组件将测试成绩记录在用户模型数据中。②学习者在学习过程中，系统利用模型分析工具获取学习者当前的认知水平信息，然后从邻居用户群中提取学习记录集并以此产生推荐知识项序列（即学习路径），最后利用预处理组件将最优学习路径与实体资源建立映射关系，将个性化资源列表推荐给目标用户。学习者则在相关学习工具的支持下，借助Web浏览器完成在线学习。同时，记录器实时捕获学习者访问页面的序列、内容、访问时间等信息，随时更新学习记录数据库。③学习者每学完一个知识单元都需要进行单元测试练习，系统将其测验成绩作为当前认知水平，然后利用建模组件更新用户模型信息，为后续推荐服务提供数据参考。④资源管理者登录系统后，通过管理功能实时更新学习资源信息，如上传和编辑资源、修改学习资源的策略关系等。
