论文研究 基于用户档案的模糊推荐系统研究

为了根据用户的学习行为为学习者提供个性化服务,首先,通过模糊本体理论,分析了电子学习推荐系统中信息的模糊性和不确定性,并将模糊信息扩展到本体中。 其次,从用户的学习偏好和认知状态出发,研究了基于行为的用户兴趣估计,通过学习对象描述了用户形象,提出了一种用户模型更新算法。 最后,建立了基于用户档案的模糊推荐系统。 通过实验验证,结果表明该系统可以根据用户的学习行为提供个性化的学习服务,对描述用户的喜好很有用。