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个性化网络教学资源系统的构建研究

发布时间:2017-07-21 02:04

  本文关键词:个性化网络教学资源系统的构建研究


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【摘要】:随着互联网的发展,网络已成为人们获取信息的重要途径。用户拥有的信息资源虽呈指数增长,但想要找到自己所需的资源,好比大海捞针,是比较困难的。这就是当前的信息过载问题。为此,个性化推荐技术应运而生,并显现了强大的生命力,为该问题提供了一个很好的解决办法。 个性化推荐是一种新的智能信息服务方式,通过分析用户的注册信息和历史行为记录数据,比较准确地为用户提供其感兴趣的信息。个性化推荐在一定程度上解决了信息过载带来的各种难题。随着个性化推荐技术研究的不断深入,个性化推荐系统的推广应用逐渐成为人们关注的重点。 教学资源作为教育信息化的组成部分,在教学中发挥着重要的作用。目前的网络教学资源系统通常提供给用户相同的资源,但由于用户的兴趣爱好有差异,即个性差异,对教学资源的需求也不同,因此现有的网络教学资源系统不能满足用户的个性化需求。为满足用户个性化服务的目的,本文将个性化推荐技术应用到网络教学资源系统中。 通过对网络教学资源系统以及个性化推荐相关的文献调研、分析和比较,发现基于内容的推荐和基于协同过滤推荐相结合的个性化推荐算法可以帮助用户发现潜在的兴趣爱好并做出推荐,使用户能在大量的教学资源中迅速的找到适合自己学习的资源,,满足用户的个性化网络教学资源服务的需求。为此,本文主要研究基于内容推荐和协同过滤推荐相结合的个性化网络教学资源系统的构建和应用。 论文首先阐述了目前网络教学资源系统存在的问题,提出了构建个性化网络教学资源系统的必要性;其次调研了个性化推荐系统的研究状况,并重点分析比较了个性化推荐和用户建模的关键技术;由于个性化推荐技术是个性化推荐系统的核心,在对现有的个性化推荐技术进行分析和比较的基础上,确定了采用基于内容推荐和基于协同过滤推荐相结合的个性化推荐算法实现系统的个性化推荐功能;在此基础上,根据用户以及教学资源的特点,阐述了用户兴趣模型和教学资源模型构建过程,并设计和实现了个性化网络教学资源系统的原型,之后通过实验测试所采用的个性化推荐算法的实用性和可用性。文章最后对所做的研究内容进行了总结和展望。
【关键词】:个性化 教学资源 协同过滤 用户兴趣模型
【学位授予单位】:新疆师范大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2012
【分类号】:G434
【目录】:
  • 中文摘要3-4
  • Abstract4-8
  • 1 引言8-14
  • 1.1 问题的提出8
  • 1.2 个性化推荐服务国内外研究现状8-11
  • 1.2.1 国外研究现状9-10
  • 1.2.2 国内研究现状10-11
  • 1.3 研究内容及方法11-12
  • 1.3.1 研究内容11-12
  • 1.3.2 研究方法12
  • 1.4 论文的组织结构12-14
  • 2 相关理论基础14-20
  • 2.1 个性化学习的含义14-15
  • 2.2 个性化学习的理论基础15-17
  • 2.2.1 元认知理论15-16
  • 2.2.2 多元智力理论16
  • 2.2.3 建构主义学习理论16-17
  • 2.2.4 人本主义学习理论17
  • 2.3 个性化推荐17-19
  • 2.4 本章小结19-20
  • 3 关键技术介绍20-31
  • 3.1 用户兴趣建模技术20-23
  • 3.1.1 用户兴趣的获取20-21
  • 3.1.2 用户兴趣模型的表示21-22
  • 3.1.3 用户兴趣模型的更新22-23
  • 3.2 个性化推荐技术23-30
  • 3.2.1 基于内容推荐23-24
  • 3.2.2 基于规则的推荐24-25
  • 3.2.3 基于统计过滤推荐25
  • 3.2.4 基于协同过滤推荐25-30
  • 3.3 本章小结30-31
  • 4 个性化网络教学资源系统的构建31-46
  • 4.1 个性化网络教学资源系统的整体框架和功能31-32
  • 4.2 个性化推荐模块的设计32-38
  • 4.2.1 用户兴趣建模32-34
  • 4.2.2 教学资源建模34-36
  • 4.2.3 个性化推荐算法36-38
  • 4.3 个性化网络教学资源系统原型的实现38-43
  • 4.3.1 系统原型的物理架构38-39
  • 4.3.2 系统原型的开发平台39-41
  • 4.3.3 系统主要功能模块的实现41-43
  • 4.4 个性化推荐评价43-44
  • 4.4.1 实验数据来源与环境43-44
  • 4.4.2 系统评价指标和标准44
  • 4.4.3 实验与结果分析44
  • 4.5 本章小结44-46
  • 5 总结与展望46-48
  • 5.1 总结46
  • 5.2 研究展望46-48
  • 参考文献48-52
  • 在读期间发表的论文52-53
  • 后记53

【参考文献】

中国期刊全文数据库 前10条

1 周蓓;;web使用挖掘在智能化教学系统中的应用[J];常熟理工学院学报;2007年02期

2 李广,姜英杰;个性化学习的理论建构与特征分析[J];东北师大学报;2005年03期

3 张国印,陈先,皮鹏;基于词频统计的个性化信息过滤技术[J];哈尔滨工程大学学报;2003年01期

4 李勇,徐振宁,张维明;Internet个性化信息服务研究综述[J];计算机工程与应用;2002年19期

5 鲜学丰;杨雪;;基于Web挖掘的个性化网络教学系统的设计与实现[J];计算机应用;2007年S1期

6 余侠,朱林;根据用户反馈建立和更新数字图书馆用户兴趣模型[J];情报杂志;2004年11期

7 沈阳;;基于网络阅读行为兴趣度模型的网摘推荐[J];情报杂志;2007年02期

8 曾春,邢春晓,周立柱;个性化服务技术综述[J];软件学报;2002年10期

9 曾春,邢春晓,周立柱;基于内容过滤的个性化搜索算法[J];软件学报;2003年05期

10 王健;李卓玲;;基于Web挖掘的个性化网络教学系统的研究[J];沈阳工程学院学报(自然科学版);2006年04期

中国硕士学位论文全文数据库 前10条

1 张琰渝;用户兴趣模型建模方法研究[D];辽宁师范大学;2010年

2 孟玲玲;基于网络的个性化学习平台的设计与开发研究[D];江西师范大学;2004年

3 李勤实;Web资源整合式网络协作学习环境的研究[D];南京师范大学;2004年

4 王琳;结合内容预测和Item-based协同过滤的推荐系统研究[D];山东大学;2005年

5 韩雪涛;基于网络的家校合作系统中个性化推荐的设计与实现[D];首都师范大学;2006年

6 张国权;基于Web数据挖掘的网站个性化服务研究[D];西北师范大学;2007年

7 段淑敏;数据挖掘在Web个性化服务中的应用研究[D];河南大学;2007年

8 田晓辉;基于WEB的个性化学习系统在远程教育中的应用研究[D];陕西师范大学;2007年

9 杨涛;基于Web的个性化学习系统的研究[D];中国石油大学;2007年

10 史君;基于Multi-Agent的适应性网络教学系统的架构与实现[D];天津师范大学;2008年



本文编号:570929

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