發(fā)布時(shí)間：2025-02-05 18:52

　　隨著教育信息化的飛速發(fā)展,以及教育大數(shù)據(jù)的到來,各類數(shù)字化學(xué)習(xí)平臺(tái)中的數(shù)字化學(xué)習(xí)資源呈爆炸式增長(zhǎng)。學(xué)習(xí)者可獲取豐富的學(xué)習(xí)資源,同時(shí)面臨的“信息過載”問題也日益嚴(yán)重,易出現(xiàn)知識(shí)迷航、主題漂移等問題。而學(xué)習(xí)資源個(gè)性化推薦技術(shù)是解決此類問題的有效手段。目前,針對(duì)學(xué)習(xí)資源個(gè)性化推薦的研究,雖然利用個(gè)性化推薦技術(shù)在一定程度上解決了上述問題,但是缺乏對(duì)學(xué)習(xí)者、知識(shí)點(diǎn)、學(xué)習(xí)資源三者之間知識(shí)關(guān)聯(lián)性的把握,在鞏固、修正及預(yù)測(cè)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)路徑上存在一定的缺陷。因此,隨著學(xué)習(xí)的深入,導(dǎo)致學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)不連貫、不系統(tǒng),最終發(fā)生知識(shí)迷航、主題漂移以及學(xué)習(xí)興趣度下降的問題。針對(duì)這些問題,本文提出了基于知識(shí)關(guān)聯(lián)的學(xué)習(xí)資源推薦策略,設(shè)計(jì)并實(shí)現(xiàn)了基于該推薦策略的個(gè)性化推薦系統(tǒng)。論文的主要工作包括:首先,本文利用知識(shí)資源關(guān)聯(lián)性,分析學(xué)習(xí)者、知識(shí)點(diǎn)及學(xué)習(xí)資源三者之間的知識(shí)關(guān)聯(lián)性,構(gòu)建了學(xué)習(xí)者知識(shí)資源關(guān)聯(lián)模型。同時(shí),利用此模型分析學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)路徑和學(xué)習(xí)風(fēng)格。其次,將學(xué)習(xí)者知識(shí)資源關(guān)聯(lián)模型與個(gè)性化推薦技術(shù)相結(jié)合,提出包含基于知識(shí)關(guān)聯(lián)的內(nèi)容推薦算法和協(xié)同過濾推薦算法的學(xué)習(xí)資源個(gè)性化推薦策略。該策略從學(xué)習(xí)者知識(shí)關(guān)聯(lián)模型和知識(shí)相似用戶群兩...

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
ABSTRACT
第一章 緒論
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 個(gè)性化推薦研究
        1.2.2 學(xué)習(xí)資源個(gè)性化推薦研究
        1.2.3 研究現(xiàn)狀小結(jié)
    1.3 研究?jī)?nèi)容
    1.4 論文組織結(jié)構(gòu)
第二章 相關(guān)理論及技術(shù)概述
    2.1 知識(shí)關(guān)聯(lián)概述
        2.1.1 知識(shí)關(guān)聯(lián)定義及分類
        2.1.2 知識(shí)關(guān)聯(lián)的結(jié)構(gòu)
    2.2 個(gè)性化學(xué)習(xí)
        2.2.1 個(gè)性化學(xué)習(xí)理論概述
        2.2.2 個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)
        2.2.3 個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)
    2.3 個(gè)性化推薦技術(shù)
        2.3.1 基于協(xié)同過濾的推薦技術(shù)
        2.3.2 基于內(nèi)容的推薦技術(shù)
        2.3.3 混合推薦技術(shù)
    2.4 本章小結(jié)
第三章 基于知識(shí)關(guān)聯(lián)的學(xué)習(xí)資源推薦策略研究
    3.1 知識(shí)資源關(guān)聯(lián)性分析
        3.1.1 知識(shí)點(diǎn)間關(guān)聯(lián)性
        3.1.2 知識(shí)點(diǎn)與學(xué)習(xí)資源關(guān)聯(lián)性
    3.2 學(xué)習(xí)者知識(shí)資源關(guān)聯(lián)模型
        3.2.1 學(xué)習(xí)者知識(shí)資源關(guān)聯(lián)模型的構(gòu)建及更新
        3.2.2 學(xué)習(xí)路徑分析
        3.2.3 學(xué)習(xí)風(fēng)格分析
    3.3 基于知識(shí)關(guān)聯(lián)的內(nèi)容推薦算法
        3.3.1 學(xué)習(xí)者知識(shí)關(guān)聯(lián)模型
        3.3.2 具體推薦算法過程
        3.3.3 實(shí)驗(yàn)分析
    3.4 基于知識(shí)關(guān)聯(lián)的協(xié)同過濾推薦算法
        3.4.1 基于知識(shí)關(guān)聯(lián)的相似度度量方法
        3.4.2 具體推薦算法過程
        3.4.3 實(shí)驗(yàn)分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 學(xué)習(xí)資源個(gè)性化推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    4.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計(jì)
        4.1.1 客戶端設(shè)計(jì)
        4.1.2 服務(wù)端設(shè)計(jì)
        4.1.3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)
    4.2 接口服務(wù)模塊實(shí)現(xiàn)
        4.2.1 系統(tǒng)接口服務(wù)設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)
        4.2.2 數(shù)據(jù)生成與更新接口實(shí)現(xiàn)
        4.2.3 推薦業(yè)務(wù)邏輯接口實(shí)現(xiàn)
    4.3 客戶端功能模塊實(shí)現(xiàn)
        4.3.1 學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)采集模塊實(shí)現(xiàn)
        4.3.2 學(xué)習(xí)資源推薦呈現(xiàn)和推薦解釋模塊實(shí)現(xiàn)
    4.4 本章小結(jié)
第五章 系統(tǒng)測(cè)試
    5.1 測(cè)試環(huán)境
    5.2 功能測(cè)試
    5.3 性能測(cè)試
    5.4 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 論文總結(jié)
    6.2 工作展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間個(gè)人成果
致謝



本文編號(hào)：4030289