發(fā)布時間：2017-08-23 15:34

  本文關(guān)鍵詞：一種基于特征提取的教育視頻資源推送方法

  更多相關(guān)文章： 教育視頻資源 特征提取 深度學(xué)習(xí) 支持向量機(jī) 推送方法

【摘要】：豐富的網(wǎng)絡(luò)教育視頻資源滿足了學(xué)習(xí)者自主選擇學(xué)習(xí)內(nèi)容、時間和地點(diǎn)的需求。然而資源自身及其平臺存在著內(nèi)容質(zhì)量參差不齊、優(yōu)質(zhì)教育資源匱乏、資源同質(zhì)化、資源推送方式單一等問題,學(xué)習(xí)者難以快速高效地從海量的資源中獲取與自身需求相關(guān)的有價值的資源。為讓學(xué)習(xí)者高效獲取個性化教育視頻資源,在進(jìn)行資源推送時,研究采用深度學(xué)習(xí)方法準(zhǔn)確識別出視頻資源中的知識點(diǎn),通過構(gòu)造視頻中的知識點(diǎn)、視頻質(zhì)量和學(xué)習(xí)者需求之間的特征向量作為支持向量機(jī)的輸入,由支持向量機(jī)決定是否將視頻資源推送給學(xué)習(xí)者。將學(xué)習(xí)者對推送結(jié)果的實(shí)際點(diǎn)擊率和學(xué)習(xí)者反饋的滿意度作為方法的性能評價指標(biāo)。這種推送方法關(guān)注學(xué)習(xí)者的興趣需求和視頻特征的結(jié)合,能更好地滿足學(xué)習(xí)者的要求并提升學(xué)習(xí)效率,具有較大的應(yīng)用潛力。
【作者單位】： 湖南省教育科學(xué)研究院;中南大學(xué)信息與網(wǎng)絡(luò)中心;中南林業(yè)科技大學(xué)計(jì)算機(jī)與信息工程學(xué)院;中南大學(xué)信息科學(xué)與工程學(xué)院;
【關(guān)鍵詞】： 教育視頻資源 特征提取 深度學(xué)習(xí) 支持向量機(jī) 推送方法
【基金】：湖南省教育科學(xué)“十二五”規(guī)劃重點(diǎn)資助項(xiàng)目“云計(jì)算環(huán)境下基礎(chǔ)教育優(yōu)質(zhì)數(shù)字資源建設(shè)與應(yīng)用研究”(XJK014AJC001) 國家自然科學(xué)基金項(xiàng)目“云計(jì)算中資源共享的分層博弈聯(lián)盟形成與定價機(jī)制研究”(61379111)
【分類號】：G434
【正文快照】： 一、引言信息技術(shù)的快速發(fā)展和廣泛應(yīng)用深刻影響著人們的學(xué)習(xí)、工作和生活�；ヂ�(lián)網(wǎng)已成為人們搜索、獲得和發(fā)布信息的重要平臺,其自由開放的特性極大程度促進(jìn)了教育資源的共建共享,信息技術(shù)對教育教學(xué)的革命性影響日趨明顯,學(xué)習(xí)者通過信息化學(xué)習(xí)環(huán)境可以自主選擇學(xué)習(xí)內(nèi)容、時

【參考文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 林海平;檀曉紅;申瑞民;;基于知識結(jié)構(gòu)圖的個性化學(xué)習(xí)內(nèi)容生成算法[J];上海交通大學(xué)學(xué)報;2010年03期

2 許海玲;吳瀟;李曉東;閻保平;;互聯(lián)網(wǎng)推薦系統(tǒng)比較研究[J];軟件學(xué)報;2009年02期

3 邢春曉;高鳳榮;戰(zhàn)思南;周立柱;;適應(yīng)用戶興趣變化的協(xié)同過濾推薦算法[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2007年02期

4 張學(xué)工;關(guān)于統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)理論與支持向量機(jī)[J];自動化學(xué)報;2000年01期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前1條

1 王宏宇;商務(wù)推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)研究[D];中國科學(xué)技術(shù)大學(xué);2007年

中國碩士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前4條

1 黃俊;基于學(xué)生特征模型的教育云資源推送技術(shù)[D];華南理工大學(xué);2013年

2 郭進(jìn)成;基于本體的教育資源推送服務(wù)研究[D];內(nèi)蒙古大學(xué);2013年

3 韓勃;E-learning環(huán)境中學(xué)習(xí)行為挖掘的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D];山東大學(xué);2012年

4 何安;協(xié)同過濾技術(shù)在電子商務(wù)推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用研究[D];浙江大學(xué);2007年

【共引文獻(xiàn)】

中國期刊全文數(shù)據(jù)庫 前10條

1 文孟飛;胡超;于文濤;劉偉榮;;一種基于特征提取的教育視頻資源推送方法[J];現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育研究;2016年03期

2 李晨躍;劉克劍;孟慶瑞;;面向博物館的個性化推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[J];軟件導(dǎo)刊;2016年05期

3 張海龍;馬斌;;FCM-RVM預(yù)警模型在某重力壩典型壩段水平位移預(yù)測中的應(yīng)用[J];水電能源科學(xué);2016年05期

4 DU Yongping;DU Xiaoyan;HUANG Liang;;Improve the Collaborative Filtering Recommender System Performance by Trust Network Construction[J];Chinese Journal of Electronics;2016年03期

5 楊紅;程萬里;任麗麗;;高溫高壓蒸汽改性落葉松木材力學(xué)性能預(yù)測模型的建立[J];東北林業(yè)大學(xué)學(xué)報;2016年04期

6 阮健;朱兆良;李勝;劉奎;;LVDT校正技術(shù)研究[J];浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報;2016年02期

7 孟利民;趙維;應(yīng)頌翔;;評分預(yù)測問題中個性化推薦模型的研究[J];浙江工業(yè)大學(xué)學(xué)報;2016年02期

8 劉佳樂;文曉濤;張瑞;李天;李世凱;;基于近似支持向量機(jī)的流體識別方法[J];遼寧化工;2016年04期

9 詹攀;謝守勇;劉軍;黃河;李佩原;;基于支持向量機(jī)回歸的鮮煙葉含水量預(yù)測模型[J];西南大學(xué)學(xué)報(自然科學(xué)版);2016年04期

10 蔡海尼;覃夢秋;文俊浩;熊慶宇;黎懋靚;;基于情境相似度和二次聚類的協(xié)同過濾推薦算法[J];計(jì)算機(jī)科學(xué);2016年04期

中國博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫 前5條

1 李新廣;數(shù)字圖書館的用戶偏好模型及個性化推薦研究[D];武漢大學(xué);2011年

2 高e，

本文編號：725849