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随着互联网技术的飞速发展，在线教育逐渐成为教育领域的新宠，大数据时代的到来，为在线教育平台提供了丰富的数据资源，为用户行为建模与个性化推荐提供了有力支持，本文以在线教育平台为研究对象，通过对用户行为数据的采集、分析和处理，构建用户行为模型，并在此基础上实现个性化推荐系统。
在线教育平台作为一种新型的教育模式，具有灵活性、便捷性和互动性等特点，如何提高在线教育平台的用户满意度，实现个性化教育，成为当前教育领域亟待解决的问题，本文旨在通过大数据分析技术，对在线教育平台用户行为进行建模，并在此基础上实现个性化推荐，以提高用户的学习效果和满意度。
用户行为建模
1、用户行为数据采集
用户行为数据主要包括用户登录、浏览、搜索、购买、评价等行为数据，本文通过在线教育平台的后台系统，采集用户行为数据，包括用户ID、登录时间、浏览页面、搜索关键词、购买课程、评价内容等。
2、用户行为特征提取
通过对用户行为数据的分析，提取用户行为特征，包括用户活跃度、浏览时长、购买偏好、评价情感等，本文采用以下方法提取用户行为特征：
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（1）用户活跃度：通过用户登录次数、登录时长等指标衡量。
（2）浏览时长：通过用户浏览页面次数、浏览时长等指标衡量。
（3）购买偏好：通过用户购买课程类型、价格、时长等指标衡量。
（4）评价情感：通过用户评价内容，利用情感分析技术提取情感倾向。
3、用户行为模型构建
本文采用隐语义模型（Latent Semantic Analysis，LSA）对用户行为数据进行建模，LSA是一种无监督学习方法，可以将用户行为数据映射到低维空间，提取用户行为特征。
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个性化推荐系统
1、课程推荐算法
本文采用协同过滤算法实现课程推荐，协同过滤算法通过分析用户之间的相似度，为用户推荐相似用户喜欢的课程，本文采用余弦相似度计算用户之间的相似度，并基于用户相似度进行课程推荐。
2、推荐效果评估
本文采用准确率、召回率和F1值等指标对推荐效果进行评估，通过实验结果表明，本文提出的个性化推荐系统能够有效提高用户的学习效果和满意度。
本文通过对在线教育平台用户行为数据的采集、分析和处理，构建用户行为模型，并在此基础上实现个性化推荐系统，实验结果表明，本文提出的个性化推荐系统能够有效提高用户的学习效果和满意度，本文将继续深入研究用户行为建模与个性化推荐技术，为在线教育平台提供更优质的服务。
标签： #数据库毕业论文
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