隨著素質(zhì)教育的實(shí)施和小學(xué)英語(yǔ)教育教學(xué)的改革,英語(yǔ)繪本（針對(duì)兒童的心理特點(diǎn)和認(rèn)知發(fā)展水平而設(shè)計(jì)的一類以圖畫(huà)為主、文字為輔的故事書(shū)）以其特有的輔助教學(xué)的特點(diǎn),在小學(xué)課堂內(nèi)外教學(xué)中得到廣泛重視�；ヂ�(lián)網(wǎng)時(shí)代的到來(lái),促使學(xué)生和家長(zhǎng)對(duì)于線上自主性閱讀繪本的需求愈加強(qiáng)烈,雖然教育市場(chǎng)上也出現(xiàn)了一些提供繪本線上閱讀功能的英語(yǔ)學(xué)習(xí)軟件,但這些軟件大多只是單純的改變了紙質(zhì)繪本圖書(shū)的閱讀形式,而沒(méi)有徹底滿足學(xué)生對(duì)繪本閱讀的真實(shí)需求,所以如何針對(duì)學(xué)生的真實(shí)閱讀情況以及閱讀喜好來(lái)進(jìn)行個(gè)性化推薦閱讀是一個(gè)亟待解決的問(wèn)題。在此背景下,本文通過(guò)研究個(gè)性化推薦技術(shù),在使用基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦算法獲取繪本閱讀推薦最強(qiáng)關(guān)聯(lián)規(guī)則的基礎(chǔ)上,結(jié)合基于用戶的協(xié)同過(guò)濾推薦算法,對(duì)艾賓浩斯遺忘曲線同用戶閱讀興趣進(jìn)行結(jié)合改進(jìn),對(duì)繪本閱讀個(gè)性化推薦過(guò)程進(jìn)行優(yōu)化,提升繪本閱讀推薦的準(zhǔn)確率。在本文設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)的基于艾賓浩斯遺忘曲線的英語(yǔ)繪本閱讀推薦系統(tǒng)中,艾賓浩斯遺忘曲線與用戶繪本閱讀興趣的結(jié)合改進(jìn)以及英文文本快速分類是核心。因此,將用戶對(duì)繪本的行為權(quán)重類比為遺忘曲線里人對(duì)某項(xiàng)事物的記憶程度,通過(guò)保持量函數(shù)得出學(xué)生對(duì)不同類繪本的閱讀興趣記憶保留率... 

【文章來(lái)源】：北京交通大學(xué)北京市 211工程院校 教育部直屬院校

【文章頁(yè)數(shù)】：77 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
致謝
摘要
ABSTRACT
1 引言
    1.1 研究背景與意義
    1.2 國(guó)內(nèi)外研究現(xiàn)狀
    1.3 論文研究范圍
    1.4 論文的組織結(jié)構(gòu)
2 英語(yǔ)繪本閱讀推薦系統(tǒng)的相關(guān)理論及關(guān)鍵技術(shù)
    2.1 個(gè)性化推薦算法
        2.1.1 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦算法
        2.1.2 協(xié)同過(guò)濾推薦算法
        2.1.3 混合推薦算法
    2.2 艾賓浩斯遺忘曲線
    2.3 英語(yǔ)繪本文本分類方法
        2.3.1 英文文本預(yù)處理流程
        2.3.2 繪本文本分類方法
        2.3.3 實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證
    2.4 線性回歸模型
    2.5 本章小結(jié)
3 英語(yǔ)繪本閱讀推薦系統(tǒng)的推薦算法設(shè)計(jì)
    3.1 推薦算法總體設(shè)計(jì)
    3.2 繪本文本分類處理
    3.3 各類繪本興趣度占比計(jì)算
        3.3.1 用戶行為收集與分析
        3.3.2 用戶對(duì)繪本的記憶保留率計(jì)算
        3.3.3 繪本興趣度占比計(jì)算
    3.4 繪本精準(zhǔn)推薦
        3.4.1 基于關(guān)聯(lián)規(guī)則的推薦算法下的繪本推薦
        3.4.2 基于用戶的CF推薦算法下的繪本推薦
        3.4.3 初始繪本推薦列表生成
        3.4.4 冗余刪除與繪本過(guò)濾
    3.5 本章小結(jié)
4 英語(yǔ)繪本閱讀推薦系統(tǒng)的需求分析
    4.1 系統(tǒng)業(yè)務(wù)需求分析
        4.1.1 教研人員端的需求分析
        4.1.2 用戶端的業(yè)務(wù)需求分析
        4.1.3 管理員端的業(yè)務(wù)需求分析
    4.2 系統(tǒng)功能性需求分析
        4.2.1 繪本上傳模塊功能性需求分析
        4.2.2 繪本分類模塊功能性需求分析
        4.2.3 繪本興趣度計(jì)算模塊功能性需求分析
        4.2.4 繪本推薦生成模塊功能性需求分析
    4.3 系統(tǒng)非功能性需求分析
    4.4 本章小結(jié)
5 英語(yǔ)繪本閱讀推薦系統(tǒng)的概要設(shè)計(jì)
    5.1 推薦系統(tǒng)的邏輯架構(gòu)設(shè)計(jì)
    5.2 推薦系統(tǒng)的技術(shù)架構(gòu)設(shè)計(jì)
    5.3 推薦系統(tǒng)的功能模塊設(shè)計(jì)
    5.4 繪本上傳模塊的總體設(shè)計(jì)
        5.4.1 繪本上傳模塊的功能性設(shè)計(jì)
        5.4.2 繪本上傳模塊的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
    5.5 繪本分類模塊的總體設(shè)計(jì)
        5.5.1 繪本分類模塊的功能設(shè)計(jì)
        5.5.2 繪本分類模塊的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
    5.6 繪本興趣度占比計(jì)算模塊的總體設(shè)計(jì)
        5.6.1 繪本興趣度占比計(jì)算模塊的功能設(shè)計(jì)
        5.6.2 繪本興趣度占比計(jì)算模塊的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
    5.7 繪本推薦生成模塊的總體設(shè)計(jì)
        5.7.1 繪本推薦生成模塊的功能設(shè)計(jì)
        5.7.2 繪本推薦生成模塊的數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
    5.8 本章小結(jié)
6 英語(yǔ)繪本閱讀推薦系統(tǒng)的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    6.1 系統(tǒng)開(kāi)發(fā)與運(yùn)行環(huán)境
    6.2 繪本上傳模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    6.3 繪本分類模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    6.4 繪本興趣度占比計(jì)算模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    6.5 繪本推薦生成模塊的詳細(xì)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    6.6 本章小結(jié)
7 英語(yǔ)繪本閱讀推薦系統(tǒng)的實(shí)驗(yàn)與驗(yàn)證
    7.1 推薦系統(tǒng)性能評(píng)估
        7.1.1 推薦系統(tǒng)性能評(píng)估指標(biāo)
        7.1.2 樣本空間的選擇
        7.1.3 繪本推薦生成評(píng)估
        7.1.4 繪本推薦系統(tǒng)綜合推薦能力評(píng)估
    7.2 本章小結(jié)
8 總結(jié)與展望
    8.1 總結(jié)
    8.2 展望
參考文獻(xiàn)
作者簡(jiǎn)歷及攻讀碩士/博士學(xué)位期間取得的研究成果
學(xué)位論文數(shù)據(jù)集


【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]小學(xué)英語(yǔ)繪本教學(xué)研究的歷史、現(xiàn)狀與未來(lái)[J]. 黃曉彬,贠翔悅.  當(dāng)代教育理論與實(shí)踐. 2018(04)
[2]基于多元智能理論的小學(xué)英語(yǔ)繪本閱讀教學(xué)探究[J]. 李會(huì)清.  華夏教師. 2018(20)
[3]基于fastText的中文文本分類[J]. 代令令,蔣侃.  計(jì)算機(jī)與現(xiàn)代化. 2018(05)
[4]英文繪本在小學(xué)英語(yǔ)閱讀教學(xué)中的應(yīng)用[J]. 季力慜.  校園英語(yǔ). 2018(13)
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[8]基于協(xié)同過(guò)濾算法的個(gè)性化圖書(shū)推薦系統(tǒng)的研究[J]. 孫彥超,韓鳳霞.  圖書(shū)館理論與實(shí)踐. 2015(04)
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碩士論文
[1]基于關(guān)聯(lián)規(guī)則優(yōu)化的協(xié)同過(guò)濾混合推薦算法研究[D]. 韓志俊.寧夏大學(xué) 2018
[2]基于改進(jìn)FastText的中文短文本分類方法研究[D]. 屈渤浩.遼寧大學(xué) 2018
[3]基于文本處理的新聞推薦系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 韓東冉.北京交通大學(xué) 2018
[4]基于FastText的長(zhǎng)文本快速精確分類算法研究[D]. 李澤龍.浙江大學(xué) 2018
[5]航空發(fā)動(dòng)機(jī)葉片超聲無(wú)損檢測(cè)系統(tǒng)機(jī)器人軌跡規(guī)劃研究[D]. 萬(wàn)芳.蘭州理工大學(xué) 2016
[6]個(gè)性化網(wǎng)上書(shū)店推薦系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 王彬.電子科技大學(xué) 2015
[7]基于協(xié)同過(guò)濾及關(guān)聯(lián)規(guī)則的混合推薦算法研究[D]. 劉曉琳.西安電子科技大學(xué) 2014
[8]基于SVM模型的新聞分類系統(tǒng)設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)[D]. 沈加.電子科技大學(xué) 2013



本文編號(hào)：3167135