数字化终身学习中基于学习者兴趣的个性化学习资源推荐机制研究

发布时间：2017-06-16 13:03

  本文关键词：数字化终身学习中基于学习者兴趣的个性化学习资源推荐机制研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：随着世界各国对终身学习的逐步重视，数字化终身学习环境逐步增加，，随之而来的是学习资源的膨胀与冗余，同时也给学习者寻找学习资源带来了困惑。如何能够根据学习者个人的学习兴趣，找到适合自己的学习资源，成为越来越多研究者关注的问题。本文正是在这种背景下，提出一种在数字化终身学习环境中，根据学习者的学习兴趣，为学习者推荐学习资源的一种个性化推荐机制。主要研究内容如下： （1）学习者兴趣和学习资源建模。学习者注册后，系统根据学习者的注册信息分析出学习者兴趣，同时，学习者兴趣会在学习者的浏览、收藏和下载行为中表现出来，系统根据学习者的这些行为自动的对学习者兴趣进行修正，并构建学习者兴趣模型。同时，根据学习资源的标题、作者、描述和关键字等，对系统中的学习资源进行学习资源建模。并对学习资源和学习者兴趣进行相关度计算，将学习资源和学习者兴趣进行关联。 （2）学习资源推荐。系统将对学习者的行为进行跟踪和监控，生成Web日志。通过对Web日志分析以及数据转换，得出学习者的URL访问记录、URL收藏记录以及学习者对学习资源的下载记录，结合学习者的注册信息得到学习者兴趣。根据学习者模型和学习资源模型的相关度，对学习者进行推荐。 （3）推荐结果判定。学习者在得到推荐结果后，系统将对推荐的结果进行判断。如果学习者对推荐的学习资源产生了收藏或者下载的行为，则认为学习者对推荐的结果是满意的。系统将继续推荐一些相关的学习资源。如果学习者没有对资源点击或者只是进行了点击的行为，则认为推荐的学习资源并不是学习者最感兴趣的，那么，系统将对学习者兴趣进行调整，重新推荐给学习者一些其他方面的学习资源。
【关键词】：个性化推荐 学习者兴趣 学习资源 数字化终身学习
【学位授予单位】：东北师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2012
【分类号】：G434
【目录】：

• 摘要4-5
• Abstract5-6
• 目录6-8
• 第一章 绪论8-14
• 1.1 选题背景8-9
• 1.1.1 终身学习体系逐步形成8
• 1.1.2 终身学习的数字化环境8-9
• 1.1.3 数字化终身中学习者的个性化需求9
• 1.2 国内外研究现状9-11
• 1.2.1 国外研究现状9-10
• 1.2.2 国内研究现状10-11
• 1.2.3 个性化推荐面对的问题11
• 1.3 研究意义与目的11-12
• 1.3.1 研究意义11-12
• 1.3.2 研究目的12
• 1.4 研究内容与研究方法12-13
• 1.4.1 研究内容12
• 1.4.2 研究方法12-13
• 1.5 本文结构13-14
• 第二章 数字化终身学习及个性化推荐系统概述14-20
• 2.1 相关概念界定14-15
• 2.1.1 终身学习者的学习兴趣14
• 2.1.2 数字化学习14-15
• 2.1.3 数字化终身学习15
• 2.2 推荐系统15-17
• 2.2.1 推荐系统简介15-16
• 2.2.2 推荐系统分类16-17
• 2.3 个性化推荐方法17-20
• 2.3.1 传统的个性化推荐方法17-18
• 2.3.2 基于 web 数据挖掘的推荐方法18-20
• 第三章 数字化终身学习中基于学习者兴趣的个性化资源推荐模型构建20-24
• 3.1 学习者兴趣建模20-22
• 3.1.1 学习者兴趣获取20-21
• 3.1.2 学习者兴趣模型表示方法21
• 3.1.3 学习者兴趣动态修正21-22
• 3.2 学习资源建模22-23
• 3.2.1 学习资源描述22
• 3.2.2 学习资源模型表示方法22-23
• 3.3 学习者兴趣模型和学习资源模型匹配23-24
• 第四章 数字化终身学习中基于学习者兴趣的个性化学习资源推荐机制及原型24-33
• 4.1 数字化终身学习中个性化学习资源推荐机制24-28
• 4.1.1 个性化学习资源推荐算法的基本思想24-26
• 4.1.2 个性化推荐流程26-28
• 4.1.3 系统应用举例28
• 4.2 个性化推荐系统原型28-33
• 4.2.1 主要功能的数据库结构28-29
• 4.2.2 学习者操作界面29-33
• 第五章 研究总结与展望33-35
• 5.1 研究总结33-34
• 5.2 后续研究展望34-35
• 参考文献35-37
• 致谢37-38
• 在学期间公开发表论文及著作情况38

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本文编号：455422