学习系统中基于用户行为分析的推荐算法研究

作者：王宁; 胡庆春

来源：计算机时代, 2015, (11): 4-7.

DOI：10.16644/j.cnki.cn33-1094/tp.2015.11.002

• 用户行为分析
• 推荐算法
• 学习系统
• 数据权重
• 数据挖掘 user behavior analysis
• recommendation algorithm
• learning system
• data weight
• data mining

对推荐算法进行综述和分析,针对目前推荐方法的用户兴趣不明显,针对性较差等问题,提出一种基于访问时间、资源种类和心情留言的推荐算法。其中,心情留言用于衡量用户喜爱资源的程度,将该算法命名为TTM(Time-Types-Mood message)算法,并提出基于访问时间、资源种类和心情留言的三种数据权重函数。该算法在学习系统中用于对用户行为进行分析。实验证明,这种TTM算法能够做出合理的推荐,推荐质量得到了提高。

• 出版日期2015
• 单位华东理工大学