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基于EGL的协同过滤推荐算法在e-Learning系统中的改进与应用的任务书
任务书
任务名称：基于EGL的协同过滤推荐算法在e-Learning系统中的改进与应用
任务描述：
协同过滤是一种推荐算法，它利用用户历史行为数据（如打分、观看、购买等）来发现用户的兴趣偏好，从而向用户推荐相关的内容。而EGL是一种图形库，用于在不同的图形硬件和操作系统上显示图形。本任务旨在将EGL应用于e-Learning系统中，通过协同过滤推荐算法的改进，提高学生对课程的学习效果。
任务目标：
1.开发一个基于EGL的e-Learning系统，包括学生账号和教师账号。学生可以浏览课程、完成作业和考试等学习任务，而教师可以上传、管理和评估课程和作业。
2.采用协同过滤算法对学生历史行为数据（如浏览、评分、完成情况等）进行分析，发现学生的兴趣偏好。具体来说，可以采用基于用户的协同过滤算法，通过评估学生的行为相似度，为学生推荐类似的课程或作业。
3.结合EGL实现改进的推荐算法。由于EGL可以对图形硬件和操作系统进行抽象，因此可以实现更加高效的计算和数据处理。通过将协同过滤算法与EGL结合，可以大大提高算法的性能和准确性。
4.对算法进行测试和评估。为了评估算法的效果，需要将结果与其他推荐算法进行比较，并对其精度、召回率和相关性等指标进行评估。
任务步骤：
1.设计和开发基于EGL的e-Learning系统。系统应包括学生和教师账号，可以实现课程管理、作业管理和成绩评估等功能。
2.收集学生历史行为数据，并进行数据预处理和分析。对于每个学生，可以计算其对不同课程的评分或浏览次数，以此建立学生兴趣偏好模型。
3.实现协同过滤算法，并结合EGL进行改进。可以采用基于用户的协同过滤算法，通过计算学生之间的相似度，为学生提供个性化的推荐结果。通过EGL的优化，算法的性能和准确性可以得到大幅提升。
4.对算法进行测试和评估。为了评估算法的效果，可以采用交叉验证等方法，将结果与其他推荐算法进行比较。
5.最终撰写报告。根据任务结果，撰写报告，包括任务目标、研究方法、实现过程和结果分析等。
任务成果：
1.基于EGL的e-Learning系统。在此系统中，学生可以浏览课程、完成作业和考试等学习任务，而教师可以上传、管理和评估课程和作业。
2.协同过滤算法的改进与应用。通过采用基于用户的协同过滤算法，并结合EGL进行改进，提高了算法的性能和推荐准确性。
3.算法测试和评估结果。通过对多个算法进行比较和评估，证明了本算法的优越性。
4.报告。最终研究报告，将研究过程和结果进行总结和分析。
任务周期：
本任务预计时长为3个月。
参考文献：
1.Su,X.,&Khoshgoftaar,T.M.(2009).Collaborativefilteringformulti-classdatausingbeliefnets.InformationSciences,179(2),117-130.
2.Zhang,X.,Shi,H.,Xia,Y.,&Chen,W.(2017).Ancollaborativefilteringalgorithmbasedondeepbeliefnetworkwithsocialnetworkinformation.InternationalJournalofDistributedSensorNetworks,13(1),1550147716682089.
3.Hsieh,C.Y.,Wu,J.L.,&Yen,D.C.(2018).Enhancingonlinelearningeffectivenessthroughpersonalizedrecommendationbasedoncollaborativefiltering.InteractiveLearningEnvironments,26(1),104-114.