E-learning環(huán)境中個(gè)性化推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、Internet技術(shù)的迅速發(fā)展，使得網(wǎng)絡(luò)逐漸成為人們獲取知識(shí)的主要途徑之一。近年來，E-learning的研究和應(yīng)用飛速發(fā)展，為用戶提供了前所未有的豐富的學(xué)習(xí)資源和靈活的學(xué)習(xí)方式。但由于種種原因，目前絕大多數(shù)E-learning系統(tǒng)仍以平臺(tái)為中心，僅僅將資源放在網(wǎng)上，使得學(xué)習(xí)者需要花大量的時(shí)間和精力去尋找感興趣的資源。學(xué)習(xí)者希望系統(tǒng)能夠根據(jù)他們特性的不同提供個(gè)性化服務(wù)。因此，設(shè)計(jì)并構(gòu)建個(gè)性化的E-learning環(huán)境逐漸成為眾多研究者關(guān)

2、注的熱點(diǎn)。在構(gòu)建個(gè)性化服務(wù)的技術(shù)中，利用Web挖掘和Agent技術(shù)是其中的一個(gè)研究方向。 當(dāng)前，對(duì)E-learning環(huán)境中的個(gè)性化研究展開了大量的研究工作并取得了一定進(jìn)展，已出現(xiàn)了實(shí)際應(yīng)用的個(gè)性化平臺(tái)。由于E-learning環(huán)境本身的復(fù)雜性，合理表示和及時(shí)了解學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)需求、興趣愛好是基本和難以解決的問題，目前廣泛采用的表示方法依賴于對(duì)資源內(nèi)容的分析，而這本身就是一個(gè)難題。此外，使用高效的挖掘算法也能為推薦結(jié)果的有效性提供

3、強(qiáng)有力的保障。 本文的研究內(nèi)容包括：(1)結(jié)合E-learning環(huán)境的特殊性介紹了個(gè)性化服務(wù)的研究背景及意義，探討了個(gè)性化服務(wù)的必要性，總結(jié)出了應(yīng)用于E-learning環(huán)境中的推薦機(jī)制；(2)提出了基于時(shí)間間隔的用戶歷史信息劃分方法來表示用戶的興趣愛好，并給出了基于該劃分方式的用戶相似性度量方法；(3)提出了基于蟻群和遺傳算法的混合聚類算法，并對(duì)算法進(jìn)行了詳細(xì)說明和實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證；(4)構(gòu)建了基于Web挖掘和Agent技術(shù)的個(gè)性化