多特征融合的MOOC推荐模型

摘要：

为充分利用MOOC(massive open online course)上下文信息,精确表示学习者和课程特征,提出一种多特征融合的MOOC推荐模型(multi-feature fusion based model for MOOC recommendation,MFF-MOOCREC).利用文本卷积神经网络和双向长短时记忆网络捕获数据中的文本和时序特征,并设计多级注意力机制提取学习者交互序列、评论文本和课程多元属性中的关键信息;基于前缀投影的模式挖掘和亲和力传播算法对原始课程类别进行关联聚类分析以增加推荐的覆盖率;采用概率矩阵分解训练模型参数,将优化后的学习者隐向量和课程隐向量点乘产生预测评分.实验表明,和现有推荐方法相比,MFF-MOOCREC的命中率、归一化折损累计增益和覆盖率指标在Coursera数据集上平均提高46.86％、41.19％和10.95％,在iCourse数据集上平均提高44.08％、28.79％和9.81％,对于缓解数据稀疏问题,提升推荐质量具有一定优势.

关键词：MOOC推荐、文本卷积神经网络、双向长短时记忆网络、注意力机制、关联聚类分析、概率矩阵分解

所属期刊栏目：59

分类号：TP301(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国家自然科学基金;国家自然科学基金;陕西省重点研发计划;西安邮电大学创新基金项目

在线出版日期：2023-05-30（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共11页

页码：123-133