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网络教育类有关论文范文,与基于QoS偏好相似度的网络教育服务推荐相关论文格式范文
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课程注册15个相同功能不同质量的教育服务,选择可靠性、交互性、关怀性等三个属性作为教育服务的QoS评价属性参数,三个属性均为正属性,用qi表示.本文出处:http://www.sxsky.net/jiaoxue/020549693.html
由50名本科生作为体验者,他们有不同的QoS偏好,记录在用户的QoS偏好库中.首先,其中40名学生根据自身的QoS偏好请求教育服务,然后分别对请求的四门课程中的教育服务进行QoS评价,使每个教育服务都有8～12个评价,由此构成教育服务推荐的基本数据集.剩余的10个学习者在此数据基础上,对四门课程分别进行一次教育服务请求,使用本推荐方法和平均值推荐法进行两次推荐,学习者根据推荐结果进行评价,包括QoS评价,满意度评价（SAT）等,最后根据学习者的满意度对两种推荐方法的结果进行对比.
具体实验过程如下.
1.用户偏好数据.首先由调查问卷得出每个学习者的QoS偏好,见表1.其中,属性qi（1≤i≤3）取值范围是[0,5].表中
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2.教育服务评价数据.通过40位同学对60个教育服务的评价获得教育服务的评价数据,见表2.其中不为空的qi分量表示评价者U对服务ES的某个QoS属性的评价值,qi越大,表示评价者对相应服务的这个QoS属性表现越满意,反之则不满意.如此获得每个教育服务ES大约有10个左右用户的评价数据.
3.服务请求与推荐.有10个学习者（U41～U50）,他们的请求偏好模型见表1,对教育服务进行请求.通过公式（3）、（4）对他们请求的服务的服务质量进行计算,获得每个教育服务的QoS汇总值,按QoS汇总值进行服务的推荐.
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例如,U41请求数据库教育服务,返回15个数据库教育服务,系统需要根据U41的偏好以及这15个服务的服务质量信息给U41推荐一个最合适的教育服务.
EQ41等于（0,5,3）是U41的用户偏好,表示他对可靠性没有要求,对交互性要求很高.15个候选服务都有8～12个用户评价数据,由公式（3）计算U41和每个候选服务的每个评价者的用户相似度,得到表3的数据.
再由公式（4）计算针对U41用户偏好的这15个教育服务的不同QoS汇总值,按QoS汇总值降序进行个性化的教育服务推荐.
4.推荐满意度.学习者的满意度是鉴定推荐结果是否满足需求的重要参数.分别使用本文的推荐方法与平均值推荐法为用户进行教育服务推荐,根据请求者对推荐结果满意度的评价,从两个角度进行对比：①每个教育服务请求者对请求过的四门课程的教育服务满意度的平均值,如图3（a）所示；②每门课程教育服务的所有使用者满意度平均值,结果如图3（b）所示.
由实验对比可见,无论是学习者请求过的所有教育服务的满意度均值,还是每门课程教育服务的满意度均值,使用QoS偏好推荐法的学习者满意度均高于平均值推荐法.
六、总结
本文针对现有教育服务推荐方法中缺少关注服务质量信息带来的一些问题,在深入研究网络教育服务的特点及其QoS属性的基础上,提出了一种基于QoS偏好的教育服务推荐模型和方法,为学习者推荐符合其QoS偏好的个性化教育服务.在后续的工作中,计划在网络教育服务管理系统中实现和应用本推荐方法,积累用户数据和推荐反馈,提高对学习者QoS偏好信息的动态感知,优化QoS评价数据的挖掘,进一步提高学习者的满意度,构造更加智能的学习环境,用技术促进教育、改进教育.[参考文献]
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