一种基于高斯无向图的e-Learner情感调节模型

发布时间：2018-07-21 20:11

【摘要】：以e-Learning中学习者情感缺失问题为应用背景,针对目前已有情感调节模型中变量单一,对实际e-Learning环境中影响学习者情感变化的变量复杂、数据稀疏等适应能力支持不足的问题,提出基于高斯无向图的e-Learner情感调节模型,强调综合考虑影响学习者情感调节的多种属性,建立e-Learner的情感调节模型。在获取e-Learner实时学习日志的基础上,对影响e-Learner情感的主要因素,进行相关性分析、统计,利用高斯无向图模型拟合数据,理解数据变量间的相互关系,运用Chow-Liu算法搜索最小BIC森林,得到e-Learner情感调节模型,为确定e-Learner情感调节的资源提供依据。
[Abstract]:Taking the problem of sensibility missing in e-Learning as the application background, aiming at the problem that the variables are single in the current emotion regulation model, the variables of the learners' emotional change are complex and the data sparsity is insufficient in actual e-Learning environment, the e-Learner emotion regulation model based on Gauss's undirected graph is proposed. Considering the multiple attributes that affect the emotion regulation of the learners, the e-Learner model of emotion regulation is established. On the basis of obtaining the e-Learner real time learning log, the correlation analysis is carried out on the main factors affecting the e-Learner emotion, and the statistics are made by using the Gauss undirected graph model, understanding the relationship between the data variables and using the Chow-Liu. The algorithm searches for the smallest BIC forest and obtains the e-Learner emotion regulation model, which provides the basis for determining e-Learner's emotional regulation resources.
【作者单位】： 新疆大学网络与技术中心;新疆多语种信息技术实验室;新疆大学数学与系统科学学院;
【基金】：国家自然科学基金(61402392,61331911) 中国博士后科学基金(2016M592867) 国家重点基础研究规划项目(2014CB340506)
【分类号】：O157.5

【参考文献】

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【共引文献】

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【二级参考文献】

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本文编号：2136722