第三单元第11课 推荐算法有个性（教学课件）信息科技泰山版五年级下册（新教材）

第3单元 智能借阅算法推 推荐算法有个性 第11课 泰山版 学习目标 01 课堂导入 02 新知探究 03 知识总结 04 课后练习 05 目录 CONTENTS 2 学习目标 1 了解个性化推荐算法的基本原理，知道图书推荐系统的核心流程，掌握利用遍历算法统计数据、分类汇总的方法 2 能根据N—S图，使用Scratch积木搭建图书推荐程序，实现对借阅数据的分类统计与个性化推荐 3 明白推荐算法在生活中的应用价值，能分析“大数据杀熟”“信息茧房”等问题，树立理性看待信息推荐、保护个人隐私的意识 PART 1 课堂导入 课堂导入 同学们，你们在图书馆借书时，有没有发现系统会自动给你推荐“你可能喜欢” 的书？比如你常借故事书，它就一直推荐同类书籍。大家想过吗？计算机是怎么知道你的喜好，还能精准推荐的呢？ 今天我们就来学习这种“懂你”的算法 ——个性化推荐算法。 PART 2 新知探究 新知探究 做中学 分析图书推荐系统的实现分几步?请用你喜欢的方式进行描述。 新知探究 建构 图书借阅推荐系统的运作流程大致可分为以下几步:确定馆藏图书的类型，并建立列表储存;建立列表，储存用户的借阅记录;通过调用用户的借阅记录表和图书类型表进行分类汇总，并根据汇总结果向用户推荐经常借阅图书类型的图书。 思维导航 新知探究 建构 小秘诀 统计用户的借阅数据分类算法需要使用遍历算法，通过遍历用户的借阅记录，将他的借阅数据进行分类。借阅次数的初始值设定是根据用户的借阅记录生成的。在循环条件判断时，需要根据图书类型序号进行分类统计，最终推荐用户借阅最多类型的书。 新知探究 建构 用N—S图把智能推荐算法描述出来。 新知探究 建构 根据N—S图，在以下积木中选择合适的积木完成智能推荐算法吧! 新知探究 建构 以能能的借阅记录为例，可以搭建以下程序验证算法。 新知探究 建构 个性化推荐算法根据用户的行为习惯推荐个人需要的相关内容，省去了在海量信息中筛选自己感兴趣的内容的时间。个性化推荐算法也会结合用户的喜好引人一些相关但用户未曾接触过的内容，从而帮助发现新的用户兴趣点，拓宽视野。 新知探究 想一想 除了图书馆借书，生活中还有哪些地方用到了类似的“个性化推荐算法”？试着再举2个例子。 新知探究 建构 1.视频/音乐 APP：比如抖音、B站、网易云音乐，会根据你看过的视频、听过的歌曲、点赞/ 收藏记录，不断给你推荐你可能喜欢的内容和歌单。 2.购物平台：比如淘宝、京东，会根据你的浏览、搜索、购买记录，推荐你可能感兴趣的商品，还会出现“猜你喜欢”的板块。 新知探究 知识拓展 大数据中的陷阱 打开任意一个软件，搜索想要获取的商品、出行等信息，软件就会推送与搜索内容相关的信息，人们能够高效地获取到有用信息，这离不开各个平台的个性化推荐算法。个性化给我们带来便利的同时也容易被一些不良人员利用对我们进行大数据杀熟;个性化算法可能过滤一些习惯信息，因而产生“信息茧房”现象。个性化推荐给我们的生活带来很多便利，根据人们喜好推荐相关信息，从而无法看到其他信息，这样就像作茧一样，用一层层人们喜欢的信息困住人们的思维，这种现象就是信息茧房。为了避免“作茧自缚”我们需要具有理性的思维方式，要学会思考和甄别内容，而不是一味地盲从信息。 新知探究 知识拓展 PART 3 知识总结 知识总结 本节课我们学习了个性化推荐算法，了解到图书推荐系统主要通过收集图书类型和用户借阅记录，利用遍历算法对数据进行分类统计，找出用户最常借阅的图书类型，再根据统计结果进行智能推荐。生活中视频、购物、音乐等软件也都运用了类似原理，根据用户习惯推送内容。我们既要认识到推荐算法方便高效的优点，也要警惕信息茧房和隐私安全问题，学会理性使用算法、保护个人信息。 PART 4 课后练习 课后练习 1.个性化推荐算法会收集用户的个人资料和行为习惯数据，我们应该如何保护自身数据隐私，防止数据泄露? 2.为了丰富课间活动，班里需要购买一批运动器材，如果你是班长，你会如何确定同学们喜欢的运动器材? 谢谢 下节课见！ Thanks！ 泰山版 EV录屏5.4.1软件录制 Lavf58.33.100 本视频由湖南一唯信息科技开发的EV录屏软件录制, www.ieway.cn $