多约束条件下基于竞争遗传算法的学习资源推荐算法

黄建国; 陈圣兵

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多约束条件下基于竞争遗传算法的学习资源推荐算法

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个性化学习资源推荐是在线学习系统的关键技术之一.由于学习资源具有空间大、数据稀疏和多约束等特点,传统的推荐方法难以满足现代教育的要求.本文首先分析了推荐学习资源的约束条件,并建立了约束矩阵来表示学习资源的各项约束值.然后,借鉴生物的种群竞争原理,提出了一种新的竞争遗传算法(CGA),解决经典遗传算法在处理个性化学习资源推荐时出现的早熟问题.当相似个体达到一定的水平时,通过竞争使得相似个体数量不再扩大,为其它类型个体留下进化空间,保证进化多样性.实验结果表明,CGA能够更好地支持多约束的学习资源.

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来源
《辽宁科技学院学报》 |2018年第4期|8-13|共6页
作者
黄建国; 陈圣兵;
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作者单位

东北师范大学信息科学与技术学院,合肥幼儿师范高等专科学校信息技术中心;

合肥学院网络与智能信息处理重点实验室,合肥230601;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类人工智能理论;
关键词
多约束推荐; 个性化学习; 非线性优化; 遗传算法; 早熟;

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