冯文惠

（河南牧业经济学院 计算机系，河南 郑州450044）

基于用户类别兴趣度的协同过滤推荐算法

冯文惠

（河南牧业经济学院 计算机系，河南 郑州450044）

对教育资源按照学科进行分类，结合学习者的兴趣偏好集中、稳定等特性，提出一种基于用户类别兴趣度的协同过滤推荐算法。在该算法中，首先根据条件概率的方法计算用户类别兴趣度的相似性，然后将其融合到相关相似性计算公式中，提高用户相似性的准确度，实验表明提高了推荐质量。

推荐系统；协同过滤；相关相似性；条件概率；类别兴趣度

随着互联网的快速发展，网络教育日益受到社会的关注。网络教育具有学习方式灵活，不受时间、空间的限制，学习资源丰富等优点。但是海量教育资源提供给用户更多选择的同时，也带来了巨大的信息负担。帮助学习者快速、准确地获取自己想要的学习资源，可以使教育资源得到充分有效的使用，也可以提高用户对网站的满意度和粘合度。

个性化推荐技术是目前解决信息过载问题的最有效方法，它根据用户的兴趣爱好，挖掘其潜在感兴趣的信息，并向用户进行推荐。这种技术已广泛应用于许多领域，如商业领域，教育领域等。

1 教育资源和学习者兴趣偏好研究

在实际的教育资源网站中，教育资源被按照学科逐步细化进行若干级别的分类，例如工程与技术科学是一个大类别，下分电子与通信技术、计算机科学技术等多个一级学科；计算机科学技术学科又下分有计算机工程、计算机软件等多个二级学科，最终形成一个倒立的资源分类树。……