發(fā)布時間：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)字化學習平臺中的數(shù)字化學習資源呈爆炸式增長。學習者可獲取豐富的學習資源,同時面臨的“信息過載”問題也日益嚴重,易出現(xiàn)知識迷航、主題漂移等問題。而學習資源個性化推薦技術(shù)是解決此類問題的有效手段。目前,針對學習資源個性化推薦的研究,雖然利用個性化推薦技術(shù)在一定程度上解決了上述問題,但是缺乏對學習者、知識點、學習資源三者之間知識關(guān)聯(lián)性的把握,在鞏固、修正及預測學習者的學習路徑上存在一定的缺陷。因此,隨著學習的深入,導致學習者學習不連貫、不系統(tǒng),最終發(fā)生知識迷航、主題漂移以及學習興趣度下降的問題。針對這些問題,本文提出了基于知識關(guān)聯(lián)的學習資源推薦策略,設(shè)計并實現(xiàn)了基于該推薦策略的個性化推薦系統(tǒng)。論文的主要工作包括:首先,本文利用知識資源關(guān)聯(lián)性,分析學習者、知識點及學習資源三者之間的知識關(guān)聯(lián)性,構(gòu)建了學習者知識資源關(guān)聯(lián)模型。同時,利用此模型分析學習者的學習路徑和學習風格。其次,將學習者知識資源關(guān)聯(lián)模型與個性化推薦技術(shù)相結(jié)合,提出包含基于知識關(guān)聯(lián)的內(nèi)容推薦算法和協(xié)同過濾推薦算法的學習資源個性化推薦策略。該策略從學習者知識關(guān)聯(lián)模型和知識相似用戶群兩...

【文章頁數(shù)】：72 頁

【學位級別】：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 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 個性化推薦研究
        1.2.2 學習資源個性化推薦研究
        1.2.3 研究現(xiàn)狀小結(jié)
    1.3 研究內(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 知識關(guān)聯(lián)概述
        2.1.1 知識關(guān)聯(lián)定義及分類
        2.1.2 知識關(guān)聯(lián)的結(jié)構(gòu)
    2.2 個性化學習
        2.2.1 個性化學習理論概述
        2.2.2 個性化學習系統(tǒng)
        2.2.3 個性化學習推薦系統(tǒng)
    2.3 個性化推薦技術(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 基于知識關(guān)聯(lián)的學習資源推薦策略研究
    3.1 知識資源關(guān)聯(lián)性分析
        3.1.1 知識點間關(guān)聯(lián)性
        3.1.2 知識點與學習資源關(guān)聯(lián)性
    3.2 學習者知識資源關(guān)聯(lián)模型
        3.2.1 學習者知識資源關(guān)聯(lián)模型的構(gòu)建及更新
        3.2.2 學習路徑分析
        3.2.3 學習風格分析
    3.3 基于知識關(guān)聯(lián)的內(nèi)容推薦算法
        3.3.1 學習者知識關(guān)聯(lián)模型
        3.3.2 具體推薦算法過程
        3.3.3 實驗分析
    3.4 基于知識關(guān)聯(lián)的協(xié)同過濾推薦算法
        3.4.1 基于知識關(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 實驗分析
    3.5 本章小結(jié)
第四章 學習資源個性化推薦系統(tǒng)的設(shè)計與實現(xiàn)
    4.1 系統(tǒng)總體架構(gòu)設(shè)計
        4.1.1 客戶端設(shè)計
        4.1.2 服務端設(shè)計
        4.1.3 數(shù)據(jù)庫設(shè)計
    4.2 接口服務模塊實現(xiàn)
        4.2.1 系統(tǒng)接口服務設(shè)計實現(xiàn)
        4.2.2 數(shù)據(jù)生成與更新接口實現(xiàn)
        4.2.3 推薦業(yè)務邏輯接口實現(xiàn)
    4.3 客戶端功能模塊實現(xiàn)
        4.3.1 學習行為數(shù)據(jù)采集模塊實現(xiàn)
        4.3.2 學習資源推薦呈現(xiàn)和推薦解釋模塊實現(xiàn)
    4.4 本章小結(jié)
第五章 系統(tǒng)測試
    5.1 測試環(huán)境
    5.2 功能測試
    5.3 性能測試
    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
攻讀碩士學位期間個人成果
致謝



本文編號：4030289