本文關(guān)鍵詞：泛在學(xué)習(xí)環(huán)境下學(xué)習(xí)資源推薦系統(tǒng)的研究與設(shè)計

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【摘要】：近年來,隨著全民學(xué)習(xí)、終身學(xué)習(xí)等觀念的普及,非正式學(xué)習(xí)得到了越來越多的人的關(guān)注。移動通信技術(shù)的發(fā)展使得非正式學(xué)習(xí)的方式經(jīng)歷了由數(shù)字學(xué)習(xí)到移動學(xué)習(xí)再到如今的泛在學(xué)習(xí)的發(fā)展過程,學(xué)習(xí)方式變得更加靈活、便捷和個性化。泛在學(xué)習(xí)因其可以使學(xué)習(xí)者根據(jù)自己的需求隨時隨地利用任何終端學(xué)習(xí)的特性,適應(yīng)了現(xiàn)代社會對學(xué)習(xí)的需求,受到人們的普遍歡迎,并成為未來學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢。而泛在學(xué)習(xí)資源是泛在學(xué)習(xí)得以開展的重要支撐,因此,如何設(shè)計與開發(fā)高效、便捷、個性化的泛在學(xué)習(xí)資源成為了泛在學(xué)習(xí)研究的一項重要內(nèi)容�；诖�,本研究首先重點研究了泛在學(xué)習(xí)資源,從學(xué)習(xí)資源信息模塊、學(xué)習(xí)資源進(jìn)化模塊以及學(xué)習(xí)資源活動模塊對學(xué)習(xí)資源進(jìn)行設(shè)計,使得學(xué)習(xí)資源具有泛在性、情境性、聯(lián)通性等特性。 現(xiàn)階段,互聯(lián)網(wǎng)成為了學(xué)習(xí)者獲取學(xué)習(xí)資源的重要渠道,然而,隨著網(wǎng)絡(luò)資源數(shù)量爆炸性的增長,僅僅通過傳統(tǒng)的搜索引擎方式來獲取信息存在著返回結(jié)果多、準(zhǔn)確性差等缺點,這使得學(xué)習(xí)者無法獲得滿意的學(xué)習(xí)資源,而近年來個性化推薦技術(shù)在商務(wù)領(lǐng)域的成功應(yīng)用為解決這一問題提供了一個新的思路。將個性化推薦技術(shù)引入教育領(lǐng)域,并與泛在學(xué)習(xí)資源相結(jié)合,可以很好地幫助學(xué)習(xí)者獲得個性化的泛在學(xué)習(xí)資源。基于此,本研究對目前流行的個性化推薦技術(shù)做了比較分析,結(jié)合泛在學(xué)習(xí)資源的特點,使用協(xié)同過濾推薦算法為學(xué)習(xí)者推薦學(xué)習(xí)資源。 本研究首先通過分析研究泛在學(xué)習(xí)及其資源的特點,對泛在學(xué)習(xí)資源模型進(jìn)行了設(shè)計,并通過研究與比較多種個性化推薦技術(shù),確定使用協(xié)同過濾推薦技術(shù)對泛在學(xué)習(xí)資源進(jìn)行推薦。隨后,本研究對學(xué)習(xí)者興趣模型進(jìn)行了設(shè)計,并利用協(xié)同過濾算法為其推薦資源。最后,本研究對泛在學(xué)習(xí)資源推薦系統(tǒng)從需求分析到代碼實現(xiàn)做了具體設(shè)計,將以上理論應(yīng)用于實際中。
【關(guān)鍵詞】：泛在學(xué)習(xí) 學(xué)習(xí)資源 學(xué)習(xí)元 協(xié)同過濾 個性化推薦
【學(xué)位授予單位】：北京交通大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2015
【分類號】：G434
【目錄】：

• 致謝5-6
• 摘要6-7
• ABSTRACT7-12
• 1 引言12-18
• 1.1 研究背景及選題意義12-13
• 1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀13-17
• 1.2.1 泛在學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀13-15
• 1.2.2 學(xué)習(xí)資源研究現(xiàn)狀15-16
• 1.2.3 推薦系統(tǒng)研究現(xiàn)狀16
• 1.2.4 研究現(xiàn)狀小結(jié)16-17
• 1.3 論文主要內(nèi)容17
• 1.4 論文內(nèi)容組織結(jié)構(gòu)17-18
• 2 相關(guān)理論研究18-28
• 2.1 泛在學(xué)習(xí)介紹18-22
• 2.1.1 泛在學(xué)習(xí)的概念18-20
• 2.1.2 泛在學(xué)習(xí)的理論基礎(chǔ)20-21
• 2.1.3 泛在學(xué)習(xí)的特點21-22
• 2.2 泛在學(xué)習(xí)資源新型組織形式——學(xué)習(xí)元22-24
• 2.2.1 “學(xué)習(xí)元”的概念及特性22
• 2.2.2 “學(xué)習(xí)元”的構(gòu)成要素22-23
• 2.2.3 “學(xué)習(xí)元”的資源信息模型23-24
• 2.3 個性化推薦24-28
• 2.3.1 個性化推薦系統(tǒng)簡介24-25
• 2.3.2 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦25
• 2.3.3 基于聚類的推薦25-26
• 2.3.4 基于內(nèi)容的推薦26
• 2.3.5 基于協(xié)同過濾的推薦26-27
• 2.3.6 推薦技術(shù)小結(jié)27-28
• 3 泛在學(xué)習(xí)環(huán)境下學(xué)習(xí)資源模型設(shè)計28-38
• 3.1 泛在學(xué)習(xí)環(huán)境下學(xué)習(xí)資源建設(shè)現(xiàn)狀分析28-30
• 3.1.1 開放的學(xué)習(xí)資源平臺與學(xué)習(xí)資源管理水平低下的矛盾28
• 3.1.2 海量的學(xué)習(xí)資源與學(xué)習(xí)者很難獲得需要的學(xué)習(xí)資源的矛盾28-29
• 3.1.3 豐富的學(xué)習(xí)內(nèi)容與學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)效率低的矛盾29
• 3.1.4 學(xué)習(xí)資源眾多與資源無法關(guān)聯(lián)的矛盾29-30
• 3.2 泛在學(xué)習(xí)資源模型設(shè)計30-38
• 3.2.1 學(xué)習(xí)資源信息模塊30-33
• 3.2.2 學(xué)習(xí)資源進(jìn)化模塊33-35
• 3.2.3 學(xué)習(xí)活動模塊35-36
• 3.2.4 泛在學(xué)習(xí)資源模型小結(jié)36-38
• 4 泛在學(xué)習(xí)環(huán)境下學(xué)習(xí)資源個性化推薦研究38-51
• 4.1 學(xué)習(xí)資源個性化推薦現(xiàn)狀分析38-39
• 4.2 協(xié)同過濾推薦算法39-44
• 4.2.1 基于用戶的(User-based)協(xié)同過濾推薦算法39-40
• 4.2.2 基于項目的(Item-based)協(xié)同過濾推薦算法40-41
• 4.2.3 UserCF與ItemCF算法比較及問題分析41-42
• 4.2.4 優(yōu)化的協(xié)同過濾推薦算法42-44
• 4.3 學(xué)習(xí)者興趣建模44-49
• 4.3.1 學(xué)習(xí)者興趣建模的相關(guān)理論及方法44-48
• 4.3.2 學(xué)習(xí)者興趣模型的建立48-49
• 4.4 向?qū)W習(xí)者推薦泛在學(xué)習(xí)資源49-51
• 4.4.1 相似度計算49-50
• 4.4.2 產(chǎn)生推薦50-51
• 5 泛在學(xué)習(xí)資源推薦系統(tǒng)的具體設(shè)計51-68
• 5.1 需求分析51-53
• 5.1.1 系統(tǒng)功能性需求51-52
• 5.1.2 系統(tǒng)非功能性需求52
• 5.1.3 系統(tǒng)的體系結(jié)構(gòu)52-53
• 5.1.4 系統(tǒng)的使用流程53
• 5.2 數(shù)據(jù)庫的設(shè)計53-55
• 5.3 系統(tǒng)的主要功能詳細(xì)設(shè)計55-64
• 5.3.1 系統(tǒng)界面的設(shè)計55-59
• 5.3.2 推薦部分的設(shè)計59-64
• 5.4 測試與結(jié)果64-68
• 5.4.1 測試數(shù)據(jù)集及測試環(huán)境64-65
• 5.4.2 測試評價指標(biāo)65-66
• 5.4.3 測試結(jié)果分析66-68
• 6 總結(jié)與展望68-70
• 參考文獻(xiàn)70-73
• 作者簡歷及攻讀碩士學(xué)位期間取得的研究成果73-75
• 學(xué)位論文數(shù)據(jù)集75

【參考文獻(xiàn)】

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本文編號：829596