13128.elearning系統(tǒng)中基于協(xié)同過濾技術(shù)的個性化學(xué)習(xí)研究

1、學(xué)校代碼：10270分類號：TP學(xué)號：122201156碩士學(xué)位論文Elearning系統(tǒng)中基于協(xié)同過濾技術(shù)的個性化學(xué)習(xí)研究學(xué)院：信息與機(jī)電工程學(xué)院專業(yè)：計算機(jī)應(yīng)用技術(shù)研究方向：移動計算研究生姓名：王靜指導(dǎo)教師：楊新凱完成日期：2015年4月上海師范大學(xué)碩士學(xué)位論文摘要I摘要摘要隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展和普及，現(xiàn)代人們越來越偏向于使用Elearning系統(tǒng)進(jìn)行學(xué)習(xí)。但是越來越多的學(xué)習(xí)資源充斥在整個網(wǎng)絡(luò)中，學(xué)習(xí)者面對如此龐大的學(xué)習(xí)資源感到迷茫

2、，不能準(zhǔn)確、有效地找到自己真正所需的資源。為了能夠幫助學(xué)習(xí)者盡快地找到其所需的資源，個性化學(xué)習(xí)推薦技術(shù)便應(yīng)運而生。而且Elearning系統(tǒng)中推薦技術(shù)具有良好的發(fā)展和應(yīng)用前景，逐漸成為一個重要研究內(nèi)容，其中個性化推薦系統(tǒng)是為了滿足不同學(xué)習(xí)者特定需求而產(chǎn)生的，也是其中的一個研究分支。本文首先總體概述了學(xué)習(xí)系統(tǒng)的個性化，并且根據(jù)系統(tǒng)對學(xué)習(xí)資源環(huán)境的需求，引入本體方法進(jìn)行知識體系構(gòu)建。使用應(yīng)用本體促成E1earning系統(tǒng)中知識體系的構(gòu)建和學(xué)

3、習(xí)資源的組織，為個性化學(xué)習(xí)提供了一個良好的資源環(huán)境。教學(xué)者可以使用應(yīng)用本體自由地設(shè)計所需要的教學(xué)知識結(jié)構(gòu)，并自由地選擇需要的學(xué)習(xí)資源與本體進(jìn)行關(guān)聯(lián)來完成學(xué)習(xí)內(nèi)容的準(zhǔn)備。然后本文在基于應(yīng)用本體組織的學(xué)習(xí)資源基礎(chǔ)上引入了概念層，為進(jìn)行個性化學(xué)習(xí)推薦做出鋪墊。該推薦算法是在協(xié)同過濾推薦技術(shù)的基礎(chǔ)上，以提高推薦質(zhì)量為出發(fā)點，針對傳統(tǒng)的Userbased協(xié)同過濾推薦算法存在的不足，給出了一種改進(jìn)的Userbased協(xié)同過濾推薦算法，這種算法跟傳統(tǒng)

4、的Userbased協(xié)同過濾推薦算法相比，其優(yōu)勢主要體現(xiàn)在以下幾個方面：第一，引入概念層次樹這一工具，學(xué)習(xí)資源之間隱藏關(guān)聯(lián)關(guān)系很容易被發(fā)現(xiàn)，依靠這種層次樹的分析，學(xué)習(xí)者對資源的評分會因為這種隱含的關(guān)系而變得聯(lián)系緊密，這能幫助推薦系統(tǒng)找到更準(zhǔn)確的鄰居，推薦系統(tǒng)就能產(chǎn)生更準(zhǔn)確的推薦，有效地提高推薦的針對性。第二，改進(jìn)的算法在計算目標(biāo)學(xué)習(xí)者的鄰居時，加入了時間元素，在目標(biāo)學(xué)習(xí)者最近訪問的資源上給予更高的權(quán)重，反映出了學(xué)習(xí)者需求變化的趨勢，這樣