基于情境感知的个性化民族文化教育信息推送服务研究

发布时间：2017-03-16 19:02

  本文关键词：基于情境感知的个性化民族文化教育信息推送服务研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：民族文化教育是基于民族文化的教育,是在教育活动中集合了物质文化、行为文化、精神文化和制度文化四个方面的文化应用,是对绚烂多彩的民族文化的传承和保护。信息时代的民族文化教育借助数字化平台,实现跨时间跨地域跨民族之间的交流和学习,而民族文化教育平台借助信息推送技术促进了民族文化教育全方位的数字化传播。但是由于信息技术大众化的、片段式的信息推送方式导致用户无法及时获取有效、连续的民族文化信息。随着普适计算的发展,数字化民族博物馆、民族文化图书馆等纷纷建立,为用户提供了在情境环境下进行数字化参观和学习的可能。情境博物馆利用情境感知技术自动获取用户的信息,及时为用户提供符合其兴趣需求的民族文化信息,减少了用户的参与度,降低了信息碎片,增强了用户的兴趣和满意度,满足了用户的个性化需求。本文针对当前个性化信息服务的缺陷以及日趋增长的个性化信息需求,以民族文化教育信息资源推送为研究背景,利用物联网及情境感知技术为支撑,提出了基于情境感知的个性化民族文化教育信息推送服务模型,实现更为高效、准确的民族文化教育信息推送服务。其主要研究内容与成果如下:(1)研究了用户兴趣信息的获取方式,提出用情境感知技术和数据挖掘技术获取用户的情境信息,构建数据库存储用户的实时信息和历史信息,将获取的情境信息进行分类,分为显示信息和隐式信息,依据显式信息和隐式信息权重的调整来量化情境实体并计算出用户所需兴趣信息。用户信息的获取为用户兴趣模型的构建和信息推送的实现铺垫好了基础。(2)提出了基于向量空间模型的用户兴趣表示方法,构建了基于情境的多维兴趣度(M-C-W)用户兴趣模型。在情境环境下考虑到用户显式兴趣和隐式兴趣的关联性,对多维动态情境兴趣进行有效结合和综合处理。实现将用户的显式兴趣与隐式兴趣结合起来,从而及时获取用户的动态兴趣变化。(3)基于对协同过滤算法的研究,并结合情境中的时空关系,从“用户—项目—情境”的角度提出了基于时空关联的协同过滤信息推送算法。通过获取用户群组之间相似性和时空关联性,将个体的用户兴趣模型和基于群组的时空关联用户兴趣进行结合,实现全方位获取用户的项目需求。(4)基于安卓系统平台,搭建了个性化民族文化教育信息推送原型系统,实现了主动获取用户的收藏、评论、浏览等行为操作信息,构建用户的兴趣模型,主动为用户提供满足其需求的民族文化教育信息。本论文提出在情境感知环境下构建多维用户兴趣模型及基于时空关联的协同过滤信息推送算法,旨在提高复杂情境下民族文化信息推送的有效和及时性,解决用户准确获取民族文化教育信息的需求,具有一定的研究意义。
【关键词】：信息推送 个性化信息服务 情境感知 用户兴趣模型 时空关联
【学位授予单位】：云南师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：G434;G41
【目录】：

• 摘要3-5
• Abstract5-11
• 第1章 绪论11-21
• 1.1 研究背景和意义11-14
• 1.1.1 选题背景11-12
• 1.1.2 研究意义12-14
• 1.2 国内外研究现状14-17
• 1.2.1 个性化信息推送技术研究现状14-16
• 1.2.2 用户兴趣建模研究现状16-17
• 1.3 论文研究内容及结构安排17-19
• 1.3.1 研究内容17-19
• 1.3.2 论文结构安排19
• 1.4 本章小结19-21
• 第2章 基本理论和相关技术介绍21-29
• 2.1 民族教育文化资源个性化信息服务21-22
• 2.2 个性化信息推送服务关键技术22-28
• 2.2.1 信息获取22-23
• 2.2.2 情境感知技术23-24
• 2.2.3 用户兴趣建模技术24-25
• 2.2.4 信息推送技术25-26
• 2.2.5 协同过滤算法26-28
• 2.3 本章小结28-29
• 第3章 基于情境感知的用户个性化兴趣建模29-44
• 3.1 用户模型表示29-30
• 3.2 用户兴趣模型构建30-39
• 3.2.1 兴趣信息获取与表示31
• 3.2.2 兴趣度计算31-38
• 3.2.3 综合权重计算38-39
• 3.3 用户兴趣模型的更新39-41
• 3.4 实验及分析41-43
• 3.4.1 实验设置41
• 3.4.2 M-C-W模型匹配精度41-42
• 3.4.3 M-C-W用户兴趣模型有效性42-43
• 3.5 本章小结43-44
• 第4章 基于情境感知的个性化民族文化教育信息推送44-59
• 4.1 个性化情境信息推送系统架构设计44-46
• 4.2 基于时空关联的协同过滤推送算法46-53
• 4.2.1 基于时空关联的协同过滤推送机制46-47
• 4.2.2 时空关联个性化信息协同推送计算47-51
• 4.2.3 个性化民族文化教育信息推送算法设计51-53
• 4.3 场景模拟分析53-54
• 4.4 个性化民族教育文化信息推送服务原型系统54-58
• 4.4.1 个性化民族教育文化服务系统设计54-55
• 4.4.2 个性化民族教育文化系统功能模块55-58
• 4.5 本章小结58-59
• 第5章 总结与展望59-61
• 5.1 总结59
• 5.2 展望59-61
• 参考文献61-64
• 攻读学位期间发表的论文和研究成果64-65
• 致谢65

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