李浩君¹，刘中锋¹，李赛²，王万良²

1. 浙江工业大学教育科学与技术学院, 杭州 310023; 2. 浙江工业大学计算机科学与技术学院, 杭州 310023

出版日期:2017-08-25发布日期:2017-11-14

A Personalized e-Learning Resource Recommendation Method Based on an Improved Binary Particle Swarm Optimization Algorithm

LI Haojun¹ ,LIU Zhongfeng¹ ,LI Sai² ,WANG Wanliang²

1. College of Education Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023; 2. College of Computer Science and Technology, Zhejiang University of Technology, Hangzhou 310023

Online:2017-08-25Published:2017-11-14







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针对目前启发式算法用于解决个性化网络学习资源推荐问题时存在推荐速度较慢、不稳定等问题, 文章提出基于改进二进制粒子群算法的个性化网络学习资源推荐方法~(AsyBPSO-RA). 该方法将个性化网络学习资源推荐问题建构为适应度函数, 利用改进二进制粒子群算法~(AsyBPSO) 优化此适应度函数, 生成推荐结果; AsyBPSO 采用非对称映射函数, 取代基本二进制粒子群算法中的~S 型映射函数, 以更好地平衡算法的探索和开发阶段. 通过五组实验结果对比分析发现, AsyBPSO 收敛能力强, 稳定性高, 表明~AsyBPSO-RA 是较为有效的个性化网络学习资源推荐方法.

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