社交网络下学习推荐研究与实践

发布时间：2017-11-23 21:33

  本文关键词：社交网络下学习推荐研究与实践

  更多相关文章： 学习推荐系统 学术社交网络 本体论工程 建构主义

【摘要】：学习推荐系统为学习者快速获取学习所需材料和资源提供支持,社交网络兴起使在线用户的互动和行为更丰富,对推动用户学习效率提高有积极作用。以建构主义学习理论为基础,考虑学习者基本属性、学习风格、所在学习环境等因素,利用本体论技术,结合过滤推荐算法,提出了社交网络环境下基于本体的学习推荐系统架构和功能;构建了学习者本体,加强其特征描述,并管理学习过程中产生的学习者本体流;以本体语义相似度计算方法为基础,提出相似学习者查找机制,实现学习资源推荐;依托学术社交网络Scholat,开发实现了基于本体的学习推荐系统,试运行显示该系统能够较有效推荐学习资源,引导学习进展,有利于学习者学习效率的提高。
【作者单位】： 华南师范大学计算机学院;华南师范大学教育信息技术学院;
【基金】：国家自然科学基金项目“基于形式概念分析的描述逻辑本体构建理论与方法”(项目编号:61272066)资助
【分类号】：G434
【正文快照】： 一、引言随着在线学习平台日益普及,其应用过程中也逐渐显现出一些问题,比如课堂中师生互动不足、学习者间协作缺乏、学习效果跟踪手段欠缺、应用平台灵活性差等问题,影响了在线学习的深入应用,造成了许多优质学习资源的闲置浪费。很多学习者在学习过程中会感觉疲惫乏味,或遇

【参考文献】

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