基于多目标优化策略的在线学习资源推荐方法

摘要：

目前在线学习资源推荐较多采用单目标转化方法,推荐过程中对学习者偏好考虑相对不足,影响学习资源推荐精度.针对上述问题,文中提出基于多目标优化策略的在线学习资源推荐模型(MOSRAM),在学习者规划时间内,以同时获得学习者对学习资源类型偏好度最大和难度水平适应度最佳为优化目标,设计具有向邻居均值学习能力和探索新区域能力的多目标粒子群优化算法(NEMOPSO),提出以MOSRAM为核心的在线学习资源推荐方法(NEMOPSO-RA).不同问题规模下融合经典多目标优化算法的推荐方法对比实验表明,NEMOPSO-RA可以有效提高在线学习资源的推荐精度和推荐性能.

关键词：在线学习资源推荐、多目标优化策略、多目标粒子群算法、邻居均值、探索新区域能力

所属期刊栏目：32

分类号：TP311(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家社会科学基金项目16BTQ084

在线出版日期：2019-05-29（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：306-316