基于多特征排序模型的网络课程推荐算法研究与应用的任务书.docx

基于多特征排序模型的网络课程推荐算法研究与应用的任务书
任务书
一、研究背景
随着互联网技术的发展，网络教育已经成为了当今社会的一个重要组成部分。许多人通过网络课程来获取所需的知识和技能，这给了人们更多的学习机会和选择。然而，由于网络上存在大量的课程种类和学习资源，使得学生难以仅凭自己的经验选择适合自己的课程。因此，网络教育领域需要开发一种高效的网络课程推荐算法。
当前，各机构正在尝试开发各种形式的网络课程推荐算法。然而，这些算法大多基于基本的协同过滤或基于内容的方法，并没有有效地解决用户的推荐需求。因此，本研究提出了一种基于多特征排序模型的网络课程推荐算法。
二、研究内容
本研究旨在设计和开发一种新型的网络课程推荐算法，帮助学生更加准确地选择符合其需求的网络课程。为实现此目标，本研究将重点考虑如下内容：
1.提取多个特征：本研究将选取视频时长、收费标准、难度、评价等特征，通过分析学生的历史搜索记录、课程选择、评价记录等信息提取，并建立用户课程评分矩阵和课程特征矩阵。
2.综合排名策略：利用机器学习方法将用户特征和课程特征进行统一编码，并通过排序模型将不同特征的贡献度进行加权，从而获得最终精准的推荐列表。
3.开发推荐系统：本研究将基于Python语言和云计算平台，开发一个功能丰富、用户友好的推荐系统，让推荐过程更加高效、准确。
三、研究意义
本研究的意义在于：
1.改善网络课程选择问题：该算法可以帮助学生准确选择适合自己需求和兴趣的网络课程，从而改善当前网络课程选择困难的问题。
2.提升网络教育质量：推荐算法可以引导学生选择适合自己的网络课程，提高学生的满意度和学习效果，同时也提升了网络教育质量。
3.较高的实用性和应用性：该算法可以应用于目前广泛使用的各种网络课程平台，提供用户定制化的推荐服务，具备较高的实用性和应用性。
四、研究计划
|时间|研究内容|
|----|--------|
|第1个月|研究文献，调研目前网络课程推荐算法，并确定新型算法的理论基础|
|第2-3个月|提取多个特征，建立用户课程评分矩阵和课程特征矩阵|
|第4-5个月|设计机器学习模型，实现特征加权和综合排名策略|
|第6-7个月|开发推荐系统，进行模型整合与部署|
|第8-9个月|在已有的网络课程平台上进行实验，评估算法性能，对实验结果进行分析|
|第10-11个月|完成技术文档和论文撰写，并进行修订和论证|
|第12个月|完成任务书，并进行答辩|
五、参考文献
[1]张洋,张婷,李松涛.基于卷积神经网路的高校教师教学能力评价模型研究[J].工程师,2020,46(8):100-106.
[2]I.Kotsiantis.RecommenderSystemsine-Learning.JournalofEducationalTechnology&Society,vol.19,no.1,pp.110-120,2016.
[3]Z.Zhang,J.Li,Y.Zhu,andK.Chen.CollaborativeFilteringRecommendation:AReview.JournalofComputationalInformationSystems,vol.11,no.1,pp.281-288,2015.