隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在教育領(lǐng)域的不斷融合和深入發(fā)展,在線學(xué)習(xí)平臺給大眾帶來了新的學(xué)習(xí)體驗和學(xué)習(xí)方式。在線學(xué)習(xí)有著資源豐富、獲取便捷等諸多優(yōu)點,但是由于互聯(lián)網(wǎng)自身存在的一些問題諸如“知識迷航”、“數(shù)據(jù)泛濫”等日漸凸顯,如何根據(jù)用戶特點進行資源推薦,從而有效提高個性化學(xué)習(xí)體驗,一直是廣大研究者深入研究的課題。一方面學(xué)習(xí)者所面對的網(wǎng)頁和資源都是相同的,這需要學(xué)習(xí)者自主選擇課程和訪問路徑,另一方面學(xué)習(xí)者提出的問題得不到及時回復(fù)的現(xiàn)象,這樣的學(xué)習(xí)平臺缺少主動向?qū)W習(xí)者推送個性化的學(xué)習(xí)支持服務(wù),無法滿足學(xué)習(xí)者的個性和情感需求。因此,研究在線學(xué)習(xí)平臺中學(xué)習(xí)資源的個性化推薦是非常必要,同時也非常具有實踐借鑒意義。針對上述問題,本文借鑒商業(yè)領(lǐng)域中商品推薦的解決思路,結(jié)合學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)設(shè)計了一種基于用戶協(xié)同過濾推薦思想的同伴推薦方法,將個性化推薦思想融入到在線學(xué)習(xí)平臺的學(xué)習(xí)資源個性化推薦中,本文的主要研究內(nèi)容如下:首先,通過文獻研究法總結(jié)了學(xué)習(xí)資源推薦現(xiàn)狀、同伴互助學(xué)習(xí)研究現(xiàn)狀以及常見的慕課平臺的學(xué)習(xí)同伴交流現(xiàn)狀。研究表明在線學(xué)習(xí)平臺越來越重視個性化體驗和情感體驗,但學(xué)習(xí)同伴推薦的文獻數(shù)量遠不及課程推薦研究數(shù)量。其次...

【文章頁數(shù)】：76 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景
        1.1.1 慕課熱潮
        1.1.2 弊端顯現(xiàn)
        1.1.3 教育大數(shù)據(jù)的爆發(fā)
    1.2 國內(nèi)外研究現(xiàn)狀
        1.2.1 學(xué)習(xí)資源推薦研究現(xiàn)狀
        1.2.2 同伴互助學(xué)習(xí)研宄現(xiàn)狀
        1.2.3 國內(nèi)外典型慕課平臺個性化推薦現(xiàn)狀
        1.2.4 研究現(xiàn)狀總結(jié)
    1.3 研究內(nèi)容和組織結(jié)構(gòu)
    1.4 研究意義
    1.5 研究方法
第二章 個性化學(xué)習(xí)相關(guān)理論
    2.1 協(xié)作學(xué)習(xí)理論
    2.2 社會建構(gòu)理論
    2.3 人本主義學(xué)習(xí)理論
    2.4 行為科學(xué)理論
    2.5 本章小結(jié)
第三章 學(xué)習(xí)資源相關(guān)概念及推薦技術(shù)
    3.1 學(xué)習(xí)資源相關(guān)概念
        3.1.1 學(xué)習(xí)者信息
        3.1.2 學(xué)習(xí)資源
    3.2 推薦相關(guān)技術(shù)
        3.2.1 個性化推薦方法
        3.2.2 聚類分析
        3.2.3 相似度分析
        3.2.4 基于信息熵的權(quán)重分配法
    3.3 本章小結(jié)
第四章 學(xué)習(xí)者數(shù)據(jù)分析
    4.1 數(shù)據(jù)集基本情況
    4.2 學(xué)習(xí)者人口特征數(shù)據(jù)分析
    4.3 學(xué)習(xí)者學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 學(xué)習(xí)者聚類分析
    5.1 確定行為變量
    5.2 確定分類變量
    5.3 學(xué)習(xí)者聚類分析
        5.3.1 二階聚類原理
        5.3.2 基于二階聚類算法的學(xué)習(xí)者聚類分析
    5.4 本章小結(jié)
第六章 基于聚類分析的同伴推薦
    6.1 基于用戶的協(xié)同過濾推薦算法實現(xiàn)
    6.2 基于信息熵的學(xué)習(xí)者行為權(quán)重分配
    6.3 相似度計算
    6.4 結(jié)果及分析
    6.5 本章小結(jié)
第七章 總結(jié)與展望
    7.1 主要內(nèi)容總結(jié)
    7.2 研究展望
參考文獻
附錄1 攻讀碩士學(xué)位期間撰寫的論文
附錄2 攻讀碩士學(xué)位期間參加的科研項目
致謝



本文編號：3790155