發(fā)布時間：2017-05-21 21:20

  本文關(guān)鍵詞：移動學(xué)習(xí)中學(xué)習(xí)者偏好模型研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：移動學(xué)習(xí)(M-Learning)是D-Learning和E-Learning學(xué)習(xí)方式之后教育發(fā)展的新的階段。學(xué)習(xí)者能在任何時間、任何地點實現(xiàn)自由學(xué)習(xí),擺脫了時間和空間的束縛。由于WEB學(xué)習(xí)服務(wù)站點包含的知識模塊多、信息量大,學(xué)習(xí)者要想通過手機等終端設(shè)備迅速找到站點中自身感興趣的知識模塊或主題,十分困難。再加上手機屏幕小,學(xué)習(xí)者不得不通過翻屏、翻頁、搜索等操作實現(xiàn)偏好信息的獲取。針對以上問題,如果WEB學(xué)習(xí)服務(wù)站點中的內(nèi)容能夠隨著移動用戶的不同而變化,根據(jù)不同學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)偏好提供符合其需要的學(xué)習(xí)內(nèi)容,就可以節(jié)省學(xué)習(xí)者大量操作時間,同時增加學(xué)習(xí)者對該WEB學(xué)習(xí)服務(wù)站點的依賴性。因此,在移動環(huán)境下針對不同學(xué)習(xí)者提供個性化學(xué)習(xí)服務(wù)顯得尤為迫切。用戶偏好建模是個性化服務(wù)的基礎(chǔ)與核心。本文對學(xué)習(xí)者偏好模型問題進行了相關(guān)研究和探索。 本文所作的主要工作如下： (1)對用戶偏好建模、本體、WEB日志挖掘等相關(guān)理論和技術(shù)知識進行了梳理和研究,為后續(xù)工作的展開提供理論依據(jù)和技術(shù)支撐。 (2)建立學(xué)習(xí)者偏好模型。學(xué)習(xí)者偏好模型是將學(xué)習(xí)者興趣偏好結(jié)構(gòu)化,使用一種模型結(jié)構(gòu)存儲收集到的學(xué)習(xí)者偏好信息。本文在所構(gòu)建的學(xué)習(xí)者偏好模型中引入ontology,提高了模型的學(xué)習(xí)者偏好描述能力以及語義表達能力。采用本體設(shè)計工具protege以及W3C推出的本體描述語言O(shè)WL構(gòu)建該模型。 (3)獲取學(xué)習(xí)者偏好信息。學(xué)習(xí)者偏好信息獲取是學(xué)習(xí)者偏好模型建立中一項基礎(chǔ)而重要的工作,本文從WEB日志中挖掘?qū)W習(xí)者偏好數(shù)據(jù)。在挖掘算法實現(xiàn)前,首先對日志數(shù)據(jù)預(yù)處理,然后按照構(gòu)建的學(xué)習(xí)者偏好模型所需要的數(shù)據(jù),從用戶日志記錄提取出學(xué)習(xí)者內(nèi)容偏好和媒體偏好信息。其中,在獲取內(nèi)容偏好信息時,采用了DBSCAN聚類算法。最后,通過實驗驗證了內(nèi)容聚類結(jié)果是有效可行的。 本文主要工作是建立了合適的數(shù)學(xué)模型來對學(xué)習(xí)者行為進行描述,生成規(guī)范的學(xué)習(xí)者描述文件,并且利用數(shù)據(jù)挖掘算法從中提取學(xué)習(xí)者偏好特征,為后續(xù)學(xué)習(xí)者的個性化學(xué)習(xí)服務(wù)提供有力支撐。
【關(guān)鍵詞】：學(xué)習(xí)者偏好模型 本體建模 WEB日志挖掘 密度聚類 移動學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：華中師范大學(xué)
【學(xué)位級別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號】：G434
【目錄】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 緒論10-18
• 1.1 研究背景及意義10-11
• 1.2 移動學(xué)習(xí)發(fā)展現(xiàn)狀11-12
• 1.3 用戶偏好建模研究現(xiàn)狀12-15
• 1.4 論文研究內(nèi)容15-16
• 1.5 論文組織結(jié)構(gòu)16-18
• 2 相關(guān)理論和技術(shù)18-27
• 2.1 移動通信技術(shù)18-19
• 2.1.1 3G/4G18
• 2.1.2 GPRS/WLAN18-19
• 2.1.3 WAP/WML19
• 2.2 用戶偏好建模19-21
• 2.2.1 用戶偏好建模技術(shù)19-20
• 2.2.2 用戶偏好獲取方式20-21
• 2.3 本體相關(guān)理論21-23
• 2.3.1 本體基本概念21-22
• 2.3.2 本體建模元語22
• 2.3.3 本體構(gòu)建工具22-23
• 2.4 數(shù)據(jù)挖掘理論23-25
• 2.4.1 數(shù)據(jù)挖掘概述23
• 2.4.2 數(shù)據(jù)挖掘常用技術(shù)23-25
• 2.4.3 WEB數(shù)據(jù)挖掘25
• 2.5 本章小結(jié)25-27
• 3 學(xué)習(xí)者偏好模型的建立27-34
• 3.1 用戶偏好模型概述27
• 3.2 用戶偏好模型描述形式27-29
• 3.3 學(xué)習(xí)者偏好模型表示29-31
• 3.4 學(xué)習(xí)者偏好模型構(gòu)建31-33
• 3.5 本章小結(jié)33-34
• 4 學(xué)習(xí)者偏好信息獲取34-45
• 4.1 用戶偏好信息獲取的方式34
• 4.2 WEB日志挖掘一般流程34-35
• 4.3 數(shù)據(jù)預(yù)處理35-39
• 4.3.1 數(shù)據(jù)清洗36-37
• 4.3.2 用戶識別37
• 4.3.3 會話識別37-38
• 4.3.4 路徑補充38-39
• 4.4 學(xué)習(xí)者偏好信息獲取39-42
• 4.4.1 內(nèi)容偏好信息獲取39-41
• 4.4.2 媒體偏好信息獲取41-42
• 4.5 實驗分析42-44
• 4.6 本章小結(jié)44-45
• 5 結(jié)論與展望45-47
• 5.1 總結(jié)45-46
• 5.2 展望46-47
• 參考文獻47-50
• 附錄50-55
• 致謝55

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