本文關鍵詞：基于知識關聯(lián)的學習資源混合協(xié)同過濾推薦研究　出處：《電化教育研究》2016年06期 　論文類型：期刊論文

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【摘要】：隨著教育資源在互聯(lián)網上的快速積累,數(shù)據的規(guī)模急劇擴展,學習者面對海量數(shù)據逐漸感到茫然不適,亟需個性化智能推薦系統(tǒng)來提高學習效率。協(xié)同過濾算法作為目前最為有效的計算機智能推薦技術,在商業(yè)領域已得到廣泛應用,但對于處理學習資源這種非結構化數(shù)據,還需要進一步改進。研究表明,綜合運用知識本體表達、機器學習和數(shù)據挖掘等技術,建構學習者、學習資源和知識本體三者之間的關聯(lián)矩陣,借助基于用戶相似度和基于項目的混合協(xié)同過濾方法,有利于使推薦結果更精確地匹配用戶的學習特征,提高學習資源個性化推薦的準確度和實用性。
[Abstract]:With the rapid accumulation of educational resources on the Internet and the rapid expansion of the scale of data, learners are becoming increasingly uncomfortable with massive data. Therefore, personalized intelligent recommendation system is urgently needed to improve learning efficiency. Collaborative filtering algorithm, as the most effective computer intelligent recommendation technology, has been widely applied in the commercial field, but it needs further improvement for dealing with the unstructured data of learning resources. Research shows that the comprehensive application of knowledge ontology, machine learning and data mining, association matrix between learners and learning resources and construct the ontology of the three, with the help of user based and item based hybrid collaborative filtering method, conducive to learning characteristics make the recommendation results more accurately, users, improve the learning accuracy and a practical resource personalized recommendation.
【作者單位】： 武漢大學教育科學研究院;
【基金】：湖北省教育廳人文社會科學重大委托項目“湖北省基礎教育云資源整合及課堂教學模式改進研究”(項目編號:13Zd002) 中國博士后科學基金第58批面上資助項目“大數(shù)據環(huán)境下基于本體關聯(lián)的學習資源個性化推薦研究”(項目編號:2015M580661)
【分類號】：G434
【正文快照】： 隨著計算機技術的快速發(fā)展,教育資源在互聯(lián)網上快速積累和擴展,網絡學習已步入大數(shù)據時代,人們的學習方式也發(fā)生了重大改變。學習者從最初的基于書本或者面對面的語言文字交流來實現(xiàn)知識的共享和傳承,轉向以計算機為學習工具、以互聯(lián)網為溝通渠道的人機交互模式[1]。以網絡分，

本文編號：1340374