基于认知诊断的协同过滤试题推荐

• 作者: 单瑞婷 孙翼 罗益承
• 来源期刊: 计算机系统应用
• 关键词: 推荐系统 认知诊断 奇异值分解 协同过滤算法 个性化教育
• 年，卷（期）: 2018,（3）
• 所属期刊栏目: 软件技术·算法
• 页码范围: 136-142
• 页数: 7页
• 字数: 7592字
• 语种: 中文
• DOI: 10.15888/j.cnki.csa.006239

摘要

针对协同过滤忽略了学习者的知识点掌握情况(学习状态), 对个性化教育试题推荐中运用的协同过滤算法进行了一定改进研究, 该推荐算法分为三个步骤: (1)结合认知诊断模型, 对学习者所练习题目中反映的知识点掌握情况进行建模分析; (2)利用协同过滤算法, 结合学习者的知识点掌握情况, 来对学习者的表现情况进行相似度分析; (3)根据相似用户的历史行为数据和目标用户的知识点掌握状态, 针对学习者的近邻用户进行试题推荐. 该推荐办法借鉴了群体相似学习者的共性, 也考虑到了个体学习者的独特性, 结合 者来对学习者进行个性化试题推荐, 保证了试题推荐的准确性和性能, 在个性化教育系统中, 结合认知诊断改进了原有的协同过滤算法来对试题做出推荐.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙翼	中国科学院大学计算机与控制学院	3	20	2.0	3.0
2	单瑞婷	北京邮电大学国际学院	1	11	1.0	1.0
3	罗益承	北京邮电大学信息与通信工程学院	1	11	1.0	1.0