隨著在線教育的發(fā)展,我國(guó)在線教育的課程規(guī)模和應(yīng)用范圍逐漸攀升至世界首位。在線課程在給人們帶來(lái)方便快捷的學(xué)習(xí)方式的同時(shí),也易因課程資源過(guò)多引發(fā)學(xué)習(xí)者產(chǎn)生認(rèn)知迷航或課程選擇困難等問(wèn)題。利用個(gè)性化推薦方法,能夠幫助學(xué)習(xí)者從海量的課程中自動(dòng)挑選出適合其認(rèn)知基礎(chǔ)或?qū)W習(xí)興趣的專屬課程�，F(xiàn)階段課程推薦算法的應(yīng)用仍然存在著數(shù)據(jù)稀疏、知識(shí)邏輯關(guān)系缺乏以及可解釋性不足等問(wèn)題。第一,數(shù)據(jù)稀疏問(wèn)題。在線教育平臺(tái)提供了海量的課程供龐大的學(xué)習(xí)群體進(jìn)行選擇,但由于學(xué)習(xí)者選擇的課程數(shù)目較少,以至推薦模型可利用的交互行為數(shù)據(jù)十分稀疏,由此挖掘出的用戶興趣易出現(xiàn)偏差,降低推薦結(jié)果的準(zhǔn)確度與穩(wěn)定性。第二,知識(shí)邏輯關(guān)系缺乏。基于學(xué)習(xí)者興趣的課程推薦未考慮不同課程在知識(shí)體系中的內(nèi)在邏輯關(guān)系,存在推薦的課程難度停滯、無(wú)序等問(wèn)題,難以使學(xué)習(xí)者按照課程之間的內(nèi)在邏輯來(lái)進(jìn)行學(xué)習(xí)路徑規(guī)劃。因此,在進(jìn)行課程推薦時(shí)考慮課程之間的語(yǔ)義關(guān)系,在知識(shí)層面尋找用戶的興趣路徑是必要且有意義的。第三,可解釋性不足。在推薦場(chǎng)景中,給予恰當(dāng)?shù)耐扑]結(jié)果解釋,可以提升用戶的信任與接受度。當(dāng)前主流的推薦方法多數(shù)通過(guò)訓(xùn)練擬合學(xué)習(xí)者與選課行為之間的函數(shù)關(guān)系,但由于求... 

【文章來(lái)源】：華中師范大學(xué)湖北省 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：76 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

圖２．１網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)基本結(jié)構(gòu)??網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)按照系統(tǒng)結(jié)構(gòu)和實(shí)現(xiàn)技術(shù)，大致可以分為以下幾種類型：通用網(wǎng)絡(luò)爬??蟲(chóng)（Ｇｅｎｅｒａｌ?Ｐｕｒｐｏｓｅ?Ｗｅｂ?Ｃｒａｗｌｅｒ）、聚焦網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)（Ｆｏｃｕｓｅｄ?Ｗｅｂ?Ｃｒａｗｌｅｒ）、增量式??

？碩士學(xué)位論文??ＭＡＳＴＥＲ＇Ｓ?ＴＨＥＳＩＳ??終止條件［３８］。??０刀始化ＵＲＬ隊(duì)歹ｊ??，ｒ???？從隊(duì)列中取出一個(gè)ＵＲＬ???Ｊ????？讀�。眨遥添�(yè)面??＞＾?＋ｎ＾Ｙ?Ｊ?將無(wú)效ＵＲＬ加入錯(cuò)誤ＵＲＬ??￣１?隊(duì)列中??Ｎ??＼?ｙ??解析此頁(yè)面???ｊ???保存此次順姻賴一＾彳紀(jì)己爬???面還包含新的ｕ＾＞??Ｎ?????滿足停止條??（停止）??圖２．２網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)實(shí)現(xiàn)流程??在本文中，我們將使用網(wǎng)絡(luò)爬蟲(chóng)技術(shù)獲取學(xué)習(xí)者－課程交互數(shù)據(jù)、課程內(nèi)容數(shù)??據(jù)以及知識(shí)圖譜等實(shí)驗(yàn)相關(guān)數(shù)據(jù)。將數(shù)據(jù)從網(wǎng)絡(luò)上爬取之后，對(duì)各種原始數(shù)據(jù)進(jìn)??行分析、整理、計(jì)算、編輯等數(shù)據(jù)清洗工作，最后將處理后的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)為數(shù)據(jù)文??件，完成課程推薦相關(guān)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)集的收集。??１１??

和搜狗“知立方”以期優(yōu)化搜索結(jié)果。國(guó)家也十分重??視知識(shí)圖譜技術(shù)的發(fā)展與應(yīng)用，《新一代人工智能發(fā)展規(guī)劃》指出，要重點(diǎn)研宄知識(shí)??圖譜相關(guān)技術(shù)（概念識(shí)別、實(shí)體發(fā)現(xiàn)、關(guān)系挖掘等），并形成涵蓋數(shù)十億實(shí)體規(guī)模的??多源、多學(xué)科和多數(shù)據(jù)類型的知識(shí)圖譜［３９］。隨著人工智能的發(fā)展，知識(shí)圖譜開(kāi)始在??“人人理解”的領(lǐng)域中逐漸發(fā)揮出它強(qiáng)大的能力，成為通向機(jī)器智能化時(shí)代的階梯。??知識(shí)圖譜相關(guān)技術(shù)可以劃分為知識(shí)表示與建模、知識(shí)獲娶知識(shí)融合、知識(shí)圖??譜查詢推理及知識(shí)圖譜應(yīng)用五個(gè)子領(lǐng)域，其基本技術(shù)體系如圖２．３所示。??｜第三方數(shù)??據(jù)庫(kù)?????ｙ?ｒ????????■？數(shù)據(jù)整合?知識(shí)更新?知識(shí)檢索??實(shí)體抽取???????ｉ?????Ｉ???半｜｜化——■？關(guān)系抽取一＿—實(shí)體對(duì)齊——？本體構(gòu)建——？質(zhì)量評(píng)估——識(shí)圖??非Ｉ篇化?屬性抽取??矢口?ｉ只撕又?知識(shí)推理???知識(shí)融合??圖２．３知識(shí)圖譜技術(shù)體系??由于本研宄需要構(gòu)建課程推薦知識(shí)圖譜，因此將對(duì)知識(shí)圖譜構(gòu)建中涉及的相關(guān)??１２??

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]基于張量分解和深度學(xué)習(xí)的混合推薦算法[J]. 張家精,夏巽鵬,陳金蘭,倪友聰.  南京大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)). 2019(06)
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碩士論文
[1]基于深度學(xué)習(xí)的課程推薦與學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)模型研究[D]. 朱柳青.浙江工商大學(xué) 2018
[2]基于學(xué)習(xí)分析的適應(yīng)性學(xué)習(xí)路徑推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與開(kāi)發(fā)[D]. 陳智慧.華中師范大學(xué) 2016
[3]基于時(shí)間效應(yīng)和用戶興趣變化的改進(jìn)推薦算法研究[D]. 孫光輝.北京郵電大學(xué) 2014



本文編號(hào)：3447289