第3卷第1期 智能系统学报 Vol.3№1 2008年2月 CAAI Transactions on Intelligent Systems Fcb.2008 自适应过滤算法在社区E-learning的 个性化服务系统中的研究 罗奇12，谈宏华 (1.武汉工程大学电气信息学院，湖北武汉430073；2.武汉科技大学中南分校信息工程学院，湖北武汉430223) 摘要：针对学习型社区中的教育需求，在传统算法上加以改进，提出了一种基于向量空间模型的教育资源自适应 过滤算法.通过训练算法，提取特征向量和伪反馈建立初始模板，设置初始阈值.然后通过过滤算法根据用户的反馈 信息自适应地调整模板和阈值.该算法在执行过程中，不需要大量的初始文本，同时在过滤的过程中可不断地进行 自主学习来提高过滤精度.该算法已在个性化知识服务系统中进行验证，结果表明是有效的， 关键词：自适应过滤，个性化知识服务；相似度；终身化学习 中图分类号：TP302文献标识码：A文章编号：16734785(2007)05009-04 Research on a personalized knowledge service system for community E-learning using an ada ptive filtering algorithm LUO Qi'2,TAN Hong-hua' (1.School of Electrical Information,Wuhan Institute of Technology,Wuhan 430073,China;2.Department of Information En gineering,Wuhan University of Science and Technology Zhongnan Branch,Wuhan 430223,China) Abstract:To effectively provide personalized Elearning in a community,an adaptive filtering algorithm for identifying appropriate teaching resources was developed.It is based on a vector space model,an improve- ment on traditional algorithms used for this purpose.Firstly,feature selection and pseudo feedback were used to establish the initial templates and thresholds through a training algorithm.Then the user's feed- back was utilized to modify the templates and thresholds adaptively for the filtering algorithm.The algo- rithm did not need massive quantities of initial texts to begin the process of filtering.Furthermore,filte- ring precision improved during the process through self learning.The algorithm proved effective as a per- sonalized knowledge service system for community E-learning. Key words :adaptive filtering;personalized knowledge service;similarity;lifelong education 当今，为了实现社区居民终身学习、主动学习、吸引社区居民的主动参与).经调查研究表明，这主 全面学习的教育理念，国内外建立了很多的学习型要是由于个性化的知识服务体系还不完善，提供的 社区.随着拥有电脑和网络的社区居民数的增加，基 信息准确度不高，有效性差，导致社区学习者兴趣度 于E-learning社区教育可突破时空的限制并降低学 低，对E-learning社区教育信心不足或持怀疑态度. 习成本、显著提高学习效率等优点日益受到人们的 基于E-learning的社区教育要想很好地吸引住社区 关注山.因此，不少学习型社区也基于E-learning方 居民，就要有个性化设计的思想，即为社区居民提供 式建设了社区网站，为社区成员提供一些信息，或提 个性化的量身定做的知识和信息服务.而个性化设 供一些学习课程.但在实践应用中，这些网站却难以 计的关键在于如何根据用户的个性兴趣进行教学资 源的过滤.目前，国内外也有不少学者对过滤算法进 收稿日期：2007-01-25 基金项目：因家自然科学基金资助项目(60533080)：“973”基金资助 行了大量的研究，例如传统的批过滤算法).他们的 项目(2002CB312100);“863”基金资助项目(2006AA01Z3 算法在过滤的过程中，需要大量初始训练文本，同时 03). 通讯作者：罗奇.E-mail:ccnu luo.2008@yahoo.com.cn. 准确率和查全率也不高，基于此，文中在改进传统 1994-2008 China Academie Journal Electronic Publishing House.All rights reserved.http://www.cnki.net第 3 卷第 1 期 智 能 系 统 学 报 Vol. 3 №. 1 2008 年 2 月 CAA I Transactions on Intelligent Systems Feb. 2008 自适应过滤算法在社区 E2learning 的 个性化服务系统中的研究 罗 奇1 ,2 ,谈宏华1 (1. 武汉工程大学 电气信息学院 ,湖北 武汉 430073 ;2. 武汉科技大学中南分校 信息工程学院 ,湖北 武汉 430223) 摘 要 :针对学习型社区中的教育需求 ,在传统算法上加以改进 ,提出了一种基于向量空间模型的教育资源自适应 过滤算法. 通过训练算法 ,提取特征向量和伪反馈建立初始模板 ,设置初始阈值. 然后通过过滤算法根据用户的反馈 信息自适应地调整模板和阈值. 该算法在执行过程中 ,不需要大量的初始文本 ,同时在过滤的过程中可不断地进行 自主学习来提高过滤精度. 该算法已在个性化知识服务系统中进行验证 ,结果表明是有效的. 关键词 :自适应过滤 ;个性化知识服务 ; 相似度 ;终身化学习 中图分类号 : TP302 文献标识码 :A 文章编号 :167324785 (2007) 0520091204 Research on a personalized knowledge service system for community E2learning using an adaptive filtering algorithm L UO Qi 1 ,2 , TAN Hong2hua 1 (1. School of Electrical Information , Wuhan Institute of Technology , Wuhan 430073 , China ; 2. Department of Information En2 gineering , Wuhan University of Science and Technology Zhongnan Branch , Wuhan 430223 , China) Abstract :To effectively provide personalized E2learning in a community , an adaptive filtering algorit hm for identifying appropriate teaching resources was developed. It is based on a vector space model , an improve2 ment on traditional algorithms used for t his p urpose. Firstly , feature selection and p seudo feedback were used to establish t he initial templates and t hresholds t hrough a training algorit hm. Then t he user’s feed2 back was utilized to modify t he templates and t hresholds adaptively for t he filtering algorit hm. The algo2 rit hm did not need massive quantities of initial texts to begin t he process of filtering. Furthermore , filte2 ring p recision improved during t he process t hrough self learning. The algorit hm proved effective as a per2 sonalized knowledge service system for community E2learning. Keywords :adaptive filtering ; personalized knowledge service ; similarity ; lifelong education 收稿日期 :2007201225. 基金项目 :国家自然科学基金资助项目(60533080) ;“973”基金资助 项目(2002CB312100) “; 863”基金资助项目(2006AA01Z3 03) . 通讯作者 :罗 奇. E2mail :ccnu_luo2008 @yahoo. com. cn. 当今 ,为了实现社区居民终身学习、主动学习、 全面学习的教育理念 ,国内外建立了很多的学习型 社区. 随着拥有电脑和网络的社区居民数的增加 ,基 于 E2learning 社区教育可突破时空的限制并降低学 习成本、显著提高学习效率等优点日益受到人们的 关注[ 1 ] . 因此 ,不少学习型社区也基于 E2learning 方 式建设了社区网站 ,为社区成员提供一些信息 ,或提 供一些学习课程. 但在实践应用中 ,这些网站却难以 吸引社区居民的主动参与[2 ] . 经调查研究表明 ,这主 要是由于个性化的知识服务体系还不完善 ,提供的 信息准确度不高 ,有效性差 ,导致社区学习者兴趣度 低 ,对 E2learning 社区教育信心不足或持怀疑态度. 基于 E2learning 的社区教育要想很好地吸引住社区 居民 ,就要有个性化设计的思想 ,即为社区居民提供 个性化的量身定做的知识和信息服务. 而个性化设 计的关键在于如何根据用户的个性兴趣进行教学资 源的过滤. 目前 ,国内外也有不少学者对过滤算法进 行了大量的研究 ,例如传统的批过滤算法[3 ] . 他们的 算法在过滤的过程中 ,需要大量初始训练文本 ,同时 准确率和查全率也不高[4 ] . 基于此 ,文中在改进传统