适应用户兴趣漂移的知识结构组织和学习服务推荐方法

项目名称： 适应用户兴趣漂移的知识结构组织和学习服务推荐方法

项目编号： No.61402020

项目类型： 青年科学基金项目

立项/批准年度： 2014

项目学科： 自动化技术、计算机技术

项目作者： 朱郑州

作者单位： 北京大学

项目金额： 26万元

中文摘要： 在个性化服务推荐领域，由于用户兴趣的不规律漂移，服务的数量庞大、种类繁多，传统的服务推荐方法难以适应用户的个性化、多样性需求。本项目研究适应用户兴趣漂移的知识结构组织和学习服务推荐方法，从知识结构的语义描述和用户兴趣漂移的结构化描述入手，进行多阶段协同过滤推荐，提升学习服务推荐的用户针对性和满意度。主要研究内容：①研究知识的层次结构和知识点间的语义关系，建立知识点本体；②提出基于知识点本体的用户兴趣漂移模型，根据混沌理论的分形思想，从用户行为对用户兴趣的影响和遗忘曲线对用户兴趣的影响两个维度刻画用户兴趣漂移规律；③提出可适应用户兴趣漂移的学习服务推荐方法，通过同构用户和同好用户分别进行知识点推荐和学习服务推荐，并给出应对冷启动问题的方法；④在真实环境中对该方法进行验证和评估。本项目对丰富面向教育领域的服务工程理论和方法具有重要的理论意义和应用价值。

中文关键词： 知识图谱；个性化推荐；学习预警；兴趣漂移；知识融合

英文摘要： Because user interest drift is unpredictable and services are in large scale and wide range, it is difficult to find out user’s personalized diverse learning needs with traditional recommendation methods in personalized recommendation field. In order to s

英文关键词： mapping knowledge domains；personalized recommendation；learning early-warning；interest drift；knowledge fusion