本文關(guān)鍵詞：基于個(gè)人學(xué)習(xí)背景語(yǔ)義標(biāo)注的初始學(xué)習(xí)興趣模型研究

  更多相關(guān)文章： 用戶興趣模型 個(gè)性化學(xué)習(xí) 領(lǐng)域本體

【摘要】：用戶興趣模型是E-learning個(gè)性化學(xué)習(xí)系統(tǒng)的核心,初始興趣的獲取即是用戶興趣模型的初始化。E-learning系統(tǒng)學(xué)習(xí)者的初始興趣一般采用學(xué)習(xí)者個(gè)人填寫(xiě)注冊(cè)信息或上傳示例文檔等方法確定，而中小學(xué)學(xué)生在此過(guò)程中存在隨意性、片面性等問(wèn)題，導(dǎo)致此類學(xué)生初始興趣的獲取不夠準(zhǔn)確全面，從而使得E-Leaning學(xué)習(xí)系統(tǒng)最初推薦的學(xué)習(xí)資源與學(xué)習(xí)者實(shí)際需要的學(xué)習(xí)資源有一定的偏差,降低了學(xué)習(xí)者對(duì)E-Leaning學(xué)習(xí)系統(tǒng)的“粘性”和“接受度”,影響學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)效果。 本文針對(duì)此問(wèn)題提出一種基于個(gè)人背景語(yǔ)義標(biāo)注的初始學(xué)習(xí)興趣模型——PLBSA，該模型在一般顯式方法的基礎(chǔ)上通過(guò)獲取社會(huì)成員對(duì)學(xué)習(xí)者個(gè)人學(xué)習(xí)背景描述，同時(shí)建立多維度學(xué)習(xí)興趣領(lǐng)域和表層學(xué)習(xí)興趣詞匯庫(kù)，并在此基礎(chǔ)上推理映射學(xué)習(xí)者初始學(xué)習(xí)興趣，提高了用戶初始學(xué)習(xí)興趣模型的精確度。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本方法能更準(zhǔn)確全面描述中小學(xué)生初始學(xué)習(xí)興趣，提高了推薦效率，能夠有效改善中小學(xué)學(xué)生E-Leaning的學(xué)習(xí)效果。
【關(guān)鍵詞】：用戶興趣模型 個(gè)性化學(xué)習(xí) 領(lǐng)域本體
【學(xué)位授予單位】：四川師范大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2014
【分類號(hào)】：G434
【目錄】：

• 摘要4-5
• Abstract5-8
• 1 緒論8-13
• 1.1 研究背景及意義8-10
• 1.2 國(guó)內(nèi)外相關(guān)研究10-12
• 1.3 論文的組織結(jié)構(gòu)12-13
• 2 用戶興趣建模的相關(guān)理論和方法13-25
• 2.1 用戶興趣模型的概念13-17
• 2.1.1 用戶興趣模型的分類13-14
• 2.1.2 初始用戶興趣的獲取14-15
• 2.1.3 用戶興趣模型的表示15-16
• 2.1.4 用戶興趣模型的更新16-17
• 2.2 ontology 的相關(guān)概念17-20
• 2.2.1 領(lǐng)域本體的定義17
• 2.2.2 本體的建模元語(yǔ)17-18
• 2.2.3 本體的描述語(yǔ)言18-20
• 2.3 本體的構(gòu)建方法20-23
• 2.3.1 本體的構(gòu)建原則20-21
• 2.3.2 構(gòu)建方法研究21-22
• 2.3.3 本體的構(gòu)建工具22-23
• 2.4 本章小結(jié)23-25
• 3 基于個(gè)人學(xué)習(xí)背景的初始學(xué)習(xí)興趣信息的獲取25-30
• 3.1 傳統(tǒng)初始用戶興趣信息的獲取方法及弊端25-26
• 3.2 基于個(gè)人學(xué)習(xí)背景的初始學(xué)習(xí)興趣信息的獲取方法26-28
• 3.3 獲取初始學(xué)習(xí)興趣環(huán)節(jié)的定性分析28-30
• 4 基于個(gè)人學(xué)習(xí)背景語(yǔ)義標(biāo)注的初始學(xué)習(xí)興趣模型30-43
• 4.1 針對(duì)中小學(xué)生的用戶興趣建模方法的選擇30-31
• 4.2 基于個(gè)人學(xué)習(xí)背景語(yǔ)義標(biāo)注的初始學(xué)習(xí)興趣建模31-43
• 4.2.1 PLBSA 初始學(xué)習(xí)興趣模型的映射32-40
• 4.2.2 PLBSA 學(xué)習(xí)興趣模型的表示40-42
• 4.2.3 PLBSA 初始學(xué)習(xí)興趣模型的修正42-43
• 5 PLBSA 模型的實(shí)例驗(yàn)證及分析43-55
• 5.1 開(kāi)發(fā)工具和技術(shù)介紹43-44
• 5.2 PLBSA 原型系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)和功能介紹44-51
• 5.2.1 PLBSA 原型系統(tǒng)框架結(jié)構(gòu)44
• 5.2.2 PLBSA 原型系統(tǒng)登錄注冊(cè)模塊44-45
• 5.2.3 PLBSA 原型系統(tǒng)獲取學(xué)習(xí)者個(gè)人學(xué)習(xí)背景模塊45-46
• 5.2.4 學(xué)習(xí)興趣領(lǐng)域本體詞匯關(guān)聯(lián)46-48
• 5.2.5 PLBSA 原型系統(tǒng)學(xué)習(xí)興趣領(lǐng)域本體的映射模塊48-51
• 5.3 PLBSA 學(xué)習(xí)興趣模型的驗(yàn)證51-52
• 5.4 定性分析52-54
• 5.5 定量分析54-55
• 6 結(jié)論與展望55-57
• 6.1 本文的主要工作及創(chuàng)新55-56
• 6.2 不足和展望56-57
• 參考文獻(xiàn)57-62
• 致謝62

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前7條

1 姜強(qiáng);趙蔚;王朋嬌;;基于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)行為模式挖掘的用戶學(xué)習(xí)風(fēng)格模型建構(gòu)研究[J];電化教育研究;2012年11期

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本文編號(hào)：873332