以安徽廣播電視大學為例,基于教育大數據對終身學習者的個性化服務模式進行了系統(tǒng)研究,通過追蹤學習過程、分析學習結果、建模終身學習者用戶模型、設計個性化推薦算法,設計并提出了一個基于數據挖掘的個性化自適應學習推薦系統(tǒng),利用聚類分組算法為學習者設計個性化學習服務,為實現自適應的學習方式提供了現實可能。 

【文章來源】：廣西民族師范學院學報. 2019,36(03)

【文章頁數】：4 頁

【文章目錄】：
一、建模終身學習者用戶模型
    (一) 用戶畫像概念從商業(yè)到教育的遷移
    (二) 終身學習者用戶模型設計及屬性定義
        1. 用戶模型設計及建立流程
        2. 用戶畫像建立指標
            (1) 期望——價值維度
            (2) 平臺交互質量維度
二、用戶學習持續(xù)性因果鏈分析
三、終身學習者個性化推薦服務研究
    (一) 終身學習者個性化特征分析及推薦設計
    (二) 個性化推薦算法設計
四、基于Web數據挖掘的自適應學習推薦系統(tǒng)關鍵技術
    (一) 系統(tǒng)邏輯模型
    (二) 系統(tǒng)模型構建
    (三) 數據挖掘的結果分析
        1. 時序聚類數據挖掘結果分析
        2. 關聯(lián)規(guī)則數據挖掘結果分析
結語


【參考文獻】：
期刊論文
[1]基于數據挖掘的高校資產管理應用分析[J]. 韓阜益,陳建榮,唐俊峰,李斌榮,桑惠蘭.  知識經濟. 2017(01)
[2]數據挖掘技術的發(fā)展趨勢[J]. 何俊.  西部皮革. 2016(24)
[3]近十年我國終身學習研究現狀分析——基于CNKI期刊的分析[J]. 龐利,黃安心.  湖北社會科學. 2014(12)
[4]基于社交網絡模式的個體個性化學習資源的推薦方法研究[J]. 王倩.  計算機光盤軟件與應用. 2014(07)
[5]成人“終身學習素養(yǎng)”理論模型和評價維度的建構[J]. 鄭勤華,馬東明,陳麗.  現代遠距離教育. 2013(02)
[6]開放式e-Learning解決方案個性化推薦服務——一種面向終身學習的數字化學習服務模式的探索思路[J]. 趙蔚,余延冬,張賽男.  中國電化教育. 2010(11)

碩士論文
[1]網絡在線學習系統(tǒng)的設計與實現[D]. 胡世鋒.河北科技大學 2014
[2]數據挖掘技術在我國保險業(yè)中的應用研究[D]. 畢建欣.福州大學 2005



本文編號：3454081