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基于协同过滤推荐技术的学习资源个性化推荐系统研究的任务书
任务书
题目：基于协同过滤推荐技术的学习资源个性化推荐系统研究
一、研究背景和目的
随着互联网技术的迅速发展，现代教育不再局限于传统教育模式，在线教育越来越受到人们的关注和喜爱，由此互联网教育迅速发展并取得一定的市场份额。但近年来，由于学习资源增多和内容质量的不一致，不同学生对于教学资源的需求不同，尤其是由于学生的兴趣爱好及学科偏向的不同，学习资源的个性化推荐显得尤为重要。因此，开发一款基于协同过滤推荐技术的学习资源个性化推荐系统，可以更好地为学生提供符合其个性化需求的教育资源，促进学生的学习进步。
该系统的目的在于：
（1）分析采集学生个人喜好及浏览历史，建立学习兴趣、学科偏向模型；
（2）根据学生个人兴趣、学科偏向模型，以及学生历史行为数据，采用协同过滤算法为其推荐适合其个人需求的学习教育资源；
（3）评估推荐效果，优化系统算法，提高推荐质量。
二、研究内容和任务
1.研究内容
（1）研究在线教育资源的个性化推荐原理，采用协同过滤算法为主要方法，配合其他推荐算法，构建具有高效性和准确性的推荐模型；
（2）分析学生行为数据、个人兴趣及学科偏向数据，建立个人化兴趣、学科偏向模型，以推荐具备个性化特色的在线教育资源；
（3）开发Web应用，集成教育资源库、兴趣关键词提取模块、推荐算法模块等功能模块，实现个性化教育资源推荐，提高学生学习效果。
2.研究任务
（1）分析学生学习需求，确定推荐资源的分类；
（2）采集学生的兴趣偏向模型数据，选择典型的协同过滤算法，优化算法参数；
（3）构建系统的数据库和推荐算法引擎，实现用户个性化推荐教育资源的功能；
（4）开发Web应用平台，实现教育资源的搜索、推荐、评价等功能；
（5）评测学生对推荐资源的反馈情况，优化推荐模型，优化算法参数，提高推荐质量；
（6）文献调研、数据处理、算法优化、Web开发等。
三、研究计划
1.时间安排
该研究计划为期6个月，具体时间安排如下：
第一阶段（2个月）：
文献调研、学习协同过滤算法，分析学生行为数据；
第二阶段（2个月）：
构建推荐算法模型，测试算法的准确性和效率；
第三阶段（2个月）：
进行系统集成开发，完成功能模块的调试，优化算法参数，提高推荐质量；
2.研究资金
该研究计划所需资金预计为10万元，其中主要包括人员经费和设备购置费。
四、研究成果
本研究所得到的结果有望实现以下目标：
（1）搭建一套基于协同过滤推荐技术的教育资源个性化推荐系统，实现个性化、精准的推荐；
（2）提高学生的学习兴趣与热情，促进学生的学习进步；
（3）研究成果将会在学术期刊及学术会议上发表，并投入实际应用场景中。