【摘要】：二十一世紀,個性化學習作為學習的基本特征之一,是“互聯網+”時代促進學生個性化發(fā)展的學習新趨勢。隨著互聯網用戶的擴大和建設學習型社會的需要,許多高校紛紛建立自己的網絡教學平臺,共享優(yōu)質課程資源、教學資源等。特別是在網絡技術迅猛發(fā)展的今天,大規(guī)模在線學習平臺如雨后春筍般涌出。然而一些網絡學習平臺為追求學習資源的數量、用戶的訪問量,過于在意平臺上信息資源的聚集,導致學習者迷失在海量的信息資源中,無法獲取滿足自身個性化需求的有效資源�；谶@種發(fā)展情景,大批研究者開始將網絡學習與個性化推薦技術相結合。目前,推薦技術已經廣泛應用于很多領域,其中最典型就是電子商務領域,已經取得了很多成果和進步。但推薦技術在教育領域相關的研究都比較匱乏,冷啟動和數據稀疏等推薦中的關鍵問題一直是目前研究熱點。本文著眼于計算機互聯網技術的發(fā)展趨勢,個性化學習的未來需求以及教育環(huán)境的變化,提出一種改進的協同過濾推薦方法來實現個性化學習資源推薦。具體研究包括以下幾個方面:(1)總結了當前流行推薦技術的工作原理,分析了優(yōu)點和缺點,重點探討協同過濾推薦技術的特點,并將該技術應用于本文設計的系統中。(2)提出一種基于用戶興趣偏好的協同過濾推薦方法。通過用戶興趣標簽、學習記錄、項目基本屬性以及學習行為等數據,采集用戶的興趣偏好特征;將興趣偏好特征轉換為對應偏好特征值,基于這些特征值建立用戶興趣偏好模型;最終結合興趣偏好特征模型與資源評分進行相似度計算與資源推薦。(3)利用本文設計的推薦方法,設計開發(fā)個性化學習資源推薦系統,有效地改善了推薦效果。系統主要模塊包括學習模塊、推薦模塊、課程管理模塊,可以實現在線學習資源的個性化推薦。
【學位授予單位】：華中師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP391.3;G434
【圖文】：

４．３系統總體設計框架逡逑４．３．１整體架構設計逡逑本系統主要分為四個部分：學習者學習模塊、個性化推薦模塊、教師資源管理逡逑模塊、資源和數據庫。其總體架構圖如圖４．２所示。逡逑２０逡逑

碩士學位論文逡逑ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ邋ＴＨＥＳＩＳ逡逑三章３．４的計算公式預測評分，選擇評分較高的前Ｎ個學習資源推薦給目標用戶，逡逑資源推薦的代碼見附錄－預測評分。逡逑４．４．３系統主要界面展７Ｆ逡逑（１）系統主頁展示，系統主頁是本系統的首頁，游客可以通過輸入網址查看逡逑主頁，但是只能進行課程瀏覽，需要注冊登錄后才能進行課程學習，己注冊用戶登逡逑錄后會顯示注冊用戶的基本信息，出現個性化推薦模塊。系統主頁如圖４．邋４所示。逡逑

（３）用戶評分界面，用戶評分是本系統個性化推薦算法數據的重要來源，用逡逑戶在選擇一門課程并開始學習后即可對該課程進行評分，評分的界面如圖４．６所示：逡逑Ｓｉ邋－．ｎｓ．邋ｉｍｍ：：逡逑課程ｉｆ?zhèn)惼骄u分《逡逑知１Ｒ１譯分逡逑禽★邋＃邋★邋ｔｒ邐柛逡逑４邋－逡逑萍性年分逡逑★翕夤論合逡逑ｙｍ＾．邋ｚ－５邋＞ｙ逡逑★食食夤食邐}簦垮澹紓椋娉棠諶荼疽恢攏刮簄

本文編號：2772018