基于MDP课程推荐系统设计与实现.docx

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基于MDP课程推荐系统设计与实现

基于MDP的课程推荐系统设计与实现摘要在全球信息化的浪潮下,世界上著名高校纷纷推进数字化校园进程。学生选课系统是教学中不可缺少的一部分,是联系学生和教师的纽带。但是,随着教学的改革,学生的选课自由度越来越大,学生面临的课程越来越多。因此,迫切需要将推荐系统和选课相结合。现在的个性化推荐算法主要包括基于协同过滤、基于内容和两者的混合。这些推荐算法有一些共同的局限性:采用静态的观点来看待推荐,并且把它当成一种预测。而学生选课是一个动态连续的过程,并且课程之间存在先行后续的关系。因此,为了解决传统推荐算法与选课相结合时的缺陷,本文引入了基于MDP的课程推荐,通过建立学生选课的MDP推荐模型,来产生课程推荐。本文设计的基于MDP的课程推荐系统由三个模型构成,分别是用户模型模块、课程树建立与维护模块和课程推荐模型模块。其中用户模型和课程树是产生推荐的基础,重点是产生推荐过程中解MDP的过程。建立用户模型,本质是建立MDP中的用户状态空间。期间,本文不仅考虑了学生易变的状态,如一系列已选课程,也考虑了学生的一些固有的特征如专业等。建立课程树,一方面是描述课程之间先后关系,防止产生“坏推荐”,即不符合课程的先后顺序;另一方面,是过滤用户状态空间,摒弃那些不可能的状态,减少状态转移函数的数量。在建立课程树的过程中,采用了极大似然估计的方法。在设计推荐系统时,本文首先描述了MDP推荐模型的四元祖:用户状态集、动作集、状态转移函数和奖励函数。在构建状态转移函数的时候,利用了课程树,极大的减少了状态转移函数的维度和计算量。在构建奖励函数的时候,详细的描述了学生对一个推荐的反应、引起的状态变化及其奖励。接着文中在课程树的基础上,探讨了状态转移函数的初始化、多推荐和解MDP的过程。最后,本文在武汉大学教务管理系统的基础之上,在其选课系统的模块搭建了实验平台,完成原型系统的设计。在此过程中,详细地述了建立课程树的过程,并在此基础上实现了状态转移函数和课程推荐。关键词:课程推荐,课程树,MDPAbstractWith thedevelopment of information technology, many universities have taken on the digital campus projects.Course selection systemis a very important part ofteaching administration,and is a link between students and teachers. However, with the reform of the teaching, the students can choose their courses freely, and face more and more courses. Therefore, there is an urgent need tocombine recommendation system and course selection system.There are three kinds of personalized recommendation algorithm:Collaborative Filtering,content-based and a mix of both. These recommended have some common limitations: a static point of view tothe recommendations, and regard it as a predictive algorithm: Student elective is a dynamic continuous process, and the courses are in succession. Therefore, in order to solve the traditional collaborative filtering algorithms and Course combination ofdefects, by means of the establishment of the MDP recommended model, this paper introduces the MDP-based course recommendation and realizesstudent elective course recommendation.In this paper, the design of the MDP-based curriculum recommendation are composed

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