A personalized course recommendation algorithm based on deep learning in an online education cloud platform is proposed to address the challenges associated with effective information extraction and insufficient feature extraction. First, the user potential preferences are obtained through the course summary, course review information, user course history, and other data. Second, by embedding, the word vector is turned into a low-dimensional and dense real-valued vector, which is then fed into the compressed interaction network-deep neural network model. Finally, considering that learners and different interactive courses play different roles in the final recommendation and prediction results, an attention mechanism is introduced. The accuracy, recall rate, and F1 value of the proposed method are 0.851, 0.856, and 0.853, respectively, when the length of the recommendation list K is 35. Consequently, the proposed strategy outperforms the comparison model in terms of recommending customized course resources.
To help users who are experiencing difficulties finding the right learning course corresponding to their level of proficiency, we developed a recommendation model for personalized learning course for Intelligence Tutoring System(ITS). The Personalized Learning Course Recommendation model for ITS analyzes the learner profile and extracts the keyword by calculating the weight of each word. The similarity of vector between extracted words is measured through the cosine similarity method. Finally, the three courses of top similarity are recommended for learners. To analyze the effects of the recommendation model, we applied the recommendation model to the Women's ability development center. And mean, standard deviation, skewness, and kurtosis values of question items were calculated through the satisfaction survey. The results of the experiment showed high satisfaction levels in accuracy, novelty, self-reference and usefulness, which proved the effectiveness of the recommendation model. This study is meaningful in the sense that it suggested a learner-centered recommendation system based on machine learning, which has not been researched enough both in domestic, foreign domains.
Min-Ah Lim;Seung-Yeon Hwang;Dong-Jin Shin;Jae-Kon Oh;Jeong-Joon Kim
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
/
v.23
no.3
/
pp.193-198
/
2023
We study a learner-customized lecture recommendation project using deep learning. Recommendation systems can be easily found on the web and apps, and examples using this feature include recommending feature videos by clicking users and advertising items in areas of interest to users on SNS. In this study, the sentence similarity Word2Vec was mainly used to filter twice, and the course was recommended through the Surprise library. With this system, it provides users with the desired classification of course data conveniently and conveniently. Surprise Library is a Python scikit-learn-based library that is conveniently used in recommendation systems. By analyzing the data, the system is implemented at a high speed, and deeper learning is used to implement more precise results through course steps. When a user enters a keyword of interest, similarity between the keyword and the course title is executed, and similarity with the extracted video data and voice text is executed, and the highest ranking video data is recommended through the Surprise Library.
Journal of Korea Entertainment Industry Association
/
v.13
no.8
/
pp.447-456
/
2019
This study was to examine the physical environment of public golf course for golf popularization. More specifically, this study was try to analyze the effects of physical environment on customer emotional response, golf course's image and recommendation intention of public golf course. This study were analyzed by frequency analysis, exploratory factor analysis, reliability analysis, correlation and multiple regression analysis. The results were as follows. First, among the physical environmental variables of public golf course, facilities' convenience, cleanliness, and aesthetics had positive effects on customers' positive emotion. Second, among the physical environmental variables of public golf course, facilities' cleanliness had effects on customers' negative emotion. Third, physical environment of public golf course had positive effects on golf course's image. Fourth, physical environment of public golf course had positive effects on recommendation intention.
The Journal of the Institute of Internet, Broadcasting and Communication
/
v.23
no.4
/
pp.9-15
/
2023
Existing simple statistics-based recommendation systems rely solely on students' course enrollment history data, making it difficult to identify classes that match students' preferences. To address this issue, this study proposes a personalized major subject recommendation system based on deep reinforcement learning (DRL). This system gauges the similarity between students based on structured data, such as the student's department, grade level, and course history. Based on this information, it recommends the most suitable major subjects by comprehensively considering information about each available major subject and evaluations of the student's courses. We confirmed that this DRL-based recommendation system provides useful insights for university students while selecting their major subjects, and our simulation results indicate that it outperforms conventional statistics-based recommendation systems by approximately 20%. In light of these results, we propose a new system that offers personalized subject recommendations by incorporating students' course evaluations. This system is expected to assist students significantly in finding major subjects that align with their preferences and academic goals.
Journal of The Korean Association of Information Education
/
v.11
no.3
/
pp.281-288
/
2007
Collaborative filtering is a method to predict preference items of a user based on the evaluations of items provided by others with similar preferences. Collaborative filtering helps general people make smart decisions in today's information society where information can be easily accumulated and analyzed. We designed, implemented, and evaluated a course recommendation system experimentally. This system can help university students choose courses they prefer to. Firstly, the system needs to collect the course preferences from students and store in a database. Users showing similar preference patterns are considered into similar groups. We use Pearson correlation as a similarity measure. We select K-nearest students to predict the unknown preferences of the student and provide a ranked list of courses based on the course preferences of K-nearest students. We evaluated the accuracy of the recommendation by computing the mean absolute errors of predictions using a survey on the course preferences of students.
Journal of the Korea Society of Computer and Information
/
v.15
no.2
/
pp.135-146
/
2010
In this paper, we propose an Recommendation System for supporting self-directed learning on e-learning marketplace. The key idea of this system is recommendation system using revised collaborative filtering to support marketplace. Exisiting collaborative filtering method consists of 3 stages as preparing low data, building familiar customer group by selecting nearest neighbor, creating recommendation list. This study designs recommendation system to support self-directed learning by using collaborative filtering added nearest neighbor learning course that considered industry and learning level. This service helps to select right learning course to learner in industry. Recommendation System can be built by many method and to recommend the service content including explicit properties using revised collaborative filtering method can solve limitations in existing content recommendation.
International Journal of Fuzzy Logic and Intelligent Systems
/
v.7
no.3
/
pp.165-170
/
2007
Recommendation systems provide users with proper services using context information being input from many sensors occasionally under ubiquitous computing environment. But in case there isn't sufficient context information for service recommendation in spite of much context information, there can be problems of resulting in inexact result. In addition, in the quantification step to use context information, there are problems of classifying context information inexactly because of using an absolute classification course. In this paper, we solved the problem of lack of necessary context information for service recommendation by using dynamic profile information. We also improved the problem of absolute classification by using a relative classification of context information in quantification step. As the result of experiments, expectation preference degree was improved by 7.5% as compared with collaborative filtering methods using an absolute quantification method where context information of P2P mobile agent is used.
Journal of Korean Library and Information Science Society
/
v.54
no.2
/
pp.23-42
/
2023
The library tour program is a new type of cultural program that was first introduced and operated by J City, and library tourists travel to specialized libraries in the city according to a set course and experience various experiences. This study aims to build a customized course recommendation model that considers the characteristics of individual participants in addition to the existing fixed group travel format so that more users can enjoy the opportunity to participate in library tours. To this end, the characteristics of library travelers were categorized to establish traveler personas, and library evaluation items and evaluation criteria were established accordingly. We selected 22 libraries targeted by the library travel program and measured library data through actual visits. Based on the collected data, we derived the characteristics of suitable libraries and developed a persona-based library tour course recommendation model using a decision tree algorithm. To demonstrate the feasibility of the proposed recommendation model, we build a mobile application mockup, and conducted user evaluations with actual library users to identify satisfaction and improvements to the developed model.
Journal of the Korean Applied Science and Technology
/
v.40
no.4
/
pp.710-723
/
2023
The purpose of this study is to investigate the effect on the revisit intention and recommendation intention on the golf course selection attribute factors of Chinese golf course users using IPA. In order to carry out this study, a survey was conducted on 388 Chinese golfers, data processing and IPA analysis were conducted, and the following conclusions were obtained. First, the importance of the selection attribute was the highest in employee etiquette, and the price of restaurants and food and beverage was the highest in satisfaction. Second, as a result of the IPA matrix analysis, there were 8 selection attributes for continuous maintenance, 14 for concentration improvement, 5 for low priority, and 3 for excessive effort avoidance. Third, cost, accessibility, course facilities, auxiliary facilities, caddy expertise, and satisfaction with user management were found to affect both revisit and recommendation intentions. Since this study was limited to Chinese golfers, there may be differences in comparing the results with previous studies conducted in other countries on golf culture. Therefore, studies considering cultural diversity should be conducted in the future.
본 웹사이트에 게시된 이메일 주소가 전자우편 수집 프로그램이나
그 밖의 기술적 장치를 이용하여 무단으로 수집되는 것을 거부하며,
이를 위반시 정보통신망법에 의해 형사 처벌됨을 유념하시기 바랍니다.
[게시일 2004년 10월 1일]
이용약관
제 1 장 총칙
제 1 조 (목적)
이 이용약관은 KoreaScience 홈페이지(이하 “당 사이트”)에서 제공하는 인터넷 서비스(이하 '서비스')의 가입조건 및 이용에 관한 제반 사항과 기타 필요한 사항을 구체적으로 규정함을 목적으로 합니다.
제 2 조 (용어의 정의)
① "이용자"라 함은 당 사이트에 접속하여 이 약관에 따라 당 사이트가 제공하는 서비스를 받는 회원 및 비회원을
말합니다.
② "회원"이라 함은 서비스를 이용하기 위하여 당 사이트에 개인정보를 제공하여 아이디(ID)와 비밀번호를 부여
받은 자를 말합니다.
③ "회원 아이디(ID)"라 함은 회원의 식별 및 서비스 이용을 위하여 자신이 선정한 문자 및 숫자의 조합을
말합니다.
④ "비밀번호(패스워드)"라 함은 회원이 자신의 비밀보호를 위하여 선정한 문자 및 숫자의 조합을 말합니다.
제 3 조 (이용약관의 효력 및 변경)
① 이 약관은 당 사이트에 게시하거나 기타의 방법으로 회원에게 공지함으로써 효력이 발생합니다.
② 당 사이트는 이 약관을 개정할 경우에 적용일자 및 개정사유를 명시하여 현행 약관과 함께 당 사이트의
초기화면에 그 적용일자 7일 이전부터 적용일자 전일까지 공지합니다. 다만, 회원에게 불리하게 약관내용을
변경하는 경우에는 최소한 30일 이상의 사전 유예기간을 두고 공지합니다. 이 경우 당 사이트는 개정 전
내용과 개정 후 내용을 명확하게 비교하여 이용자가 알기 쉽도록 표시합니다.
제 4 조(약관 외 준칙)
① 이 약관은 당 사이트가 제공하는 서비스에 관한 이용안내와 함께 적용됩니다.
② 이 약관에 명시되지 아니한 사항은 관계법령의 규정이 적용됩니다.
제 2 장 이용계약의 체결
제 5 조 (이용계약의 성립 등)
① 이용계약은 이용고객이 당 사이트가 정한 약관에 「동의합니다」를 선택하고, 당 사이트가 정한
온라인신청양식을 작성하여 서비스 이용을 신청한 후, 당 사이트가 이를 승낙함으로써 성립합니다.
② 제1항의 승낙은 당 사이트가 제공하는 과학기술정보검색, 맞춤정보, 서지정보 등 다른 서비스의 이용승낙을
포함합니다.
제 6 조 (회원가입)
서비스를 이용하고자 하는 고객은 당 사이트에서 정한 회원가입양식에 개인정보를 기재하여 가입을 하여야 합니다.
제 7 조 (개인정보의 보호 및 사용)
당 사이트는 관계법령이 정하는 바에 따라 회원 등록정보를 포함한 회원의 개인정보를 보호하기 위해 노력합니다. 회원 개인정보의 보호 및 사용에 대해서는 관련법령 및 당 사이트의 개인정보 보호정책이 적용됩니다.
제 8 조 (이용 신청의 승낙과 제한)
① 당 사이트는 제6조의 규정에 의한 이용신청고객에 대하여 서비스 이용을 승낙합니다.
② 당 사이트는 아래사항에 해당하는 경우에 대해서 승낙하지 아니 합니다.
- 이용계약 신청서의 내용을 허위로 기재한 경우
- 기타 규정한 제반사항을 위반하며 신청하는 경우
제 9 조 (회원 ID 부여 및 변경 등)
① 당 사이트는 이용고객에 대하여 약관에 정하는 바에 따라 자신이 선정한 회원 ID를 부여합니다.
② 회원 ID는 원칙적으로 변경이 불가하며 부득이한 사유로 인하여 변경 하고자 하는 경우에는 해당 ID를
해지하고 재가입해야 합니다.
③ 기타 회원 개인정보 관리 및 변경 등에 관한 사항은 서비스별 안내에 정하는 바에 의합니다.
제 3 장 계약 당사자의 의무
제 10 조 (KISTI의 의무)
① 당 사이트는 이용고객이 희망한 서비스 제공 개시일에 특별한 사정이 없는 한 서비스를 이용할 수 있도록
하여야 합니다.
② 당 사이트는 개인정보 보호를 위해 보안시스템을 구축하며 개인정보 보호정책을 공시하고 준수합니다.
③ 당 사이트는 회원으로부터 제기되는 의견이나 불만이 정당하다고 객관적으로 인정될 경우에는 적절한 절차를
거쳐 즉시 처리하여야 합니다. 다만, 즉시 처리가 곤란한 경우는 회원에게 그 사유와 처리일정을 통보하여야
합니다.
제 11 조 (회원의 의무)
① 이용자는 회원가입 신청 또는 회원정보 변경 시 실명으로 모든 사항을 사실에 근거하여 작성하여야 하며,
허위 또는 타인의 정보를 등록할 경우 일체의 권리를 주장할 수 없습니다.
② 당 사이트가 관계법령 및 개인정보 보호정책에 의거하여 그 책임을 지는 경우를 제외하고 회원에게 부여된
ID의 비밀번호 관리소홀, 부정사용에 의하여 발생하는 모든 결과에 대한 책임은 회원에게 있습니다.
③ 회원은 당 사이트 및 제 3자의 지적 재산권을 침해해서는 안 됩니다.
제 4 장 서비스의 이용
제 12 조 (서비스 이용 시간)
① 서비스 이용은 당 사이트의 업무상 또는 기술상 특별한 지장이 없는 한 연중무휴, 1일 24시간 운영을
원칙으로 합니다. 단, 당 사이트는 시스템 정기점검, 증설 및 교체를 위해 당 사이트가 정한 날이나 시간에
서비스를 일시 중단할 수 있으며, 예정되어 있는 작업으로 인한 서비스 일시중단은 당 사이트 홈페이지를
통해 사전에 공지합니다.
② 당 사이트는 서비스를 특정범위로 분할하여 각 범위별로 이용가능시간을 별도로 지정할 수 있습니다. 다만
이 경우 그 내용을 공지합니다.
제 13 조 (홈페이지 저작권)
① NDSL에서 제공하는 모든 저작물의 저작권은 원저작자에게 있으며, KISTI는 복제/배포/전송권을 확보하고
있습니다.
② NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 상업적 및 기타 영리목적으로 복제/배포/전송할 경우 사전에 KISTI의 허락을
받아야 합니다.
③ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 보도, 비평, 교육, 연구 등을 위하여 정당한 범위 안에서 공정한 관행에
합치되게 인용할 수 있습니다.
④ NDSL에서 제공하는 콘텐츠를 무단 복제, 전송, 배포 기타 저작권법에 위반되는 방법으로 이용할 경우
저작권법 제136조에 따라 5년 이하의 징역 또는 5천만 원 이하의 벌금에 처해질 수 있습니다.
제 14 조 (유료서비스)
① 당 사이트 및 협력기관이 정한 유료서비스(원문복사 등)는 별도로 정해진 바에 따르며, 변경사항은 시행 전에
당 사이트 홈페이지를 통하여 회원에게 공지합니다.
② 유료서비스를 이용하려는 회원은 정해진 요금체계에 따라 요금을 납부해야 합니다.
제 5 장 계약 해지 및 이용 제한
제 15 조 (계약 해지)
회원이 이용계약을 해지하고자 하는 때에는 [가입해지] 메뉴를 이용해 직접 해지해야 합니다.
제 16 조 (서비스 이용제한)
① 당 사이트는 회원이 서비스 이용내용에 있어서 본 약관 제 11조 내용을 위반하거나, 다음 각 호에 해당하는
경우 서비스 이용을 제한할 수 있습니다.
- 2년 이상 서비스를 이용한 적이 없는 경우
- 기타 정상적인 서비스 운영에 방해가 될 경우
② 상기 이용제한 규정에 따라 서비스를 이용하는 회원에게 서비스 이용에 대하여 별도 공지 없이 서비스 이용의
일시정지, 이용계약 해지 할 수 있습니다.
제 17 조 (전자우편주소 수집 금지)
회원은 전자우편주소 추출기 등을 이용하여 전자우편주소를 수집 또는 제3자에게 제공할 수 없습니다.
제 6 장 손해배상 및 기타사항
제 18 조 (손해배상)
당 사이트는 무료로 제공되는 서비스와 관련하여 회원에게 어떠한 손해가 발생하더라도 당 사이트가 고의 또는 과실로 인한 손해발생을 제외하고는 이에 대하여 책임을 부담하지 아니합니다.
제 19 조 (관할 법원)
서비스 이용으로 발생한 분쟁에 대해 소송이 제기되는 경우 민사 소송법상의 관할 법원에 제기합니다.
[부 칙]
1. (시행일) 이 약관은 2016년 9월 5일부터 적용되며, 종전 약관은 본 약관으로 대체되며, 개정된 약관의 적용일 이전 가입자도 개정된 약관의 적용을 받습니다.