9、高效电子学习平台推荐系统的设计与实现

高效电子学习平台推荐系统的设计与实现

1. 电子学习数据分析概述

在电子学习领域，数据分析可从群组分析组件（GAC）和案例分析组件（CAC）两方面展开。可视化分析为用户提供了实用的教育模型，让用户能清晰洞察整个学习过程。其概念还被进一步拓展，用于挖掘大数据环境下移动学习的模式。

用户在系统中搜索偏好内容时，会产生大量的数据日志或历史记录，这为电子学习平台的数据挖掘提供了基础。例如，可使用模糊挖掘算法对电子学习日志进行过程建模、行为分析和群组绩效评估。

为了在电子学习平台上进行各类数据分析，快速访问数据和优化查询至关重要。一种名为格（lattice）的抽象代数模型，通过优化其结构，已在许多基于数据的应用中得到应用。在数据仓库中，对长方体格的优化也有相关研究。启发式搜索算法也被用于快速搜索查询路径。格结构的优化在关联规则挖掘的Apriori算法中非常有用，该算法广泛应用于市场篮子分析、股票市场分析等领域。

在本研究中，利用格优化的概念对查询参数进行优化。为此构建了查询格，并提出一种方法，以确定最少的查询参数，从而为电子学习平台的用户推荐合适的产品。

2. 电子学习数据挖掘案例研究

以一个名为I - Digital Learning Hub（简称IDLH）的实际运营电子学习平台为例进行研究。IDLH是一个协作学习市场，整合了在线课程、评估、社区和活动，以确保卓越的学习成果，支持不同类型课程的学习者。

2.1 IDLH平台典型工作流程

IDLH平台的典型工作流程如下：
1. 用户访问IDLH主页。
2. 用户搜索想要报名或感兴趣的课程。
3. 从数据库