近年來(lái),隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的快速發(fā)展和終生學(xué)習(xí)理念的不斷加強(qiáng),利用互聯(lián)網(wǎng)進(jìn)行在線(xiàn)學(xué)習(xí)得到越來(lái)越多用戶(hù)的關(guān)注和實(shí)踐。在線(xiàn)學(xué)習(xí)使世界各地的用戶(hù)跨越了時(shí)間和空間的限制,實(shí)現(xiàn)隨時(shí)隨地學(xué)習(xí);同時(shí),在線(xiàn)學(xué)習(xí)對(duì)于促進(jìn)教育資源共享、教育資源公平性,也具有十分重要的應(yīng)用價(jià)值和現(xiàn)實(shí)意義。國(guó)內(nèi)外學(xué)者針對(duì)在線(xiàn)學(xué)習(xí)系統(tǒng)展開(kāi)了大量的研究,取得了顯著的成果。但由于在線(xiàn)學(xué)習(xí)系統(tǒng)具有用戶(hù)學(xué)習(xí)風(fēng)格不同以及學(xué)習(xí)資源海量的特點(diǎn),導(dǎo)致在線(xiàn)學(xué)習(xí)系統(tǒng)研究中,仍存在以下問(wèn)題,有待進(jìn)一步解決和完善。(1)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體的高效構(gòu)建。在線(xiàn)學(xué)習(xí)系統(tǒng)不同于傳統(tǒng)的學(xué)習(xí)方式,合理構(gòu)建學(xué)習(xí)小組,共同完成學(xué)習(xí)任務(wù),對(duì)于提升用戶(hù)的學(xué)習(xí)效果和學(xué)習(xí)效率有至關(guān)重要的作用。因此合理地組織學(xué)習(xí)群組,構(gòu)建網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體尤為重要。(2)智能的群組推薦算法。海量的學(xué)習(xí)資源,導(dǎo)致出現(xiàn)信息過(guò)載問(wèn)題,用戶(hù)難以從中選擇適合的資源。推薦算法可以幫助用戶(hù)推薦合適的學(xué)習(xí)資源,但是,群組推薦算法,不僅需要考慮單個(gè)用戶(hù)的偏好,同時(shí)需要考慮群組內(nèi)其他用戶(hù)的偏好,推薦結(jié)果需要盡可能滿(mǎn)足群組所有用戶(hù)。本文以在線(xiàn)學(xué)習(xí)系統(tǒng)為研究目標(biāo),針對(duì)以上問(wèn)題,開(kāi)展深入的研究,主要的內(nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)如下:(1)針對(duì)在...

【文章頁(yè)數(shù)】：69 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【文章目錄】：
摘要
Abstract
第一章 緒論
    1.1 研究背景及意義
    1.2 當(dāng)前研究中存在的問(wèn)題
    1.3 研究?jī)?nèi)容與創(chuàng)新點(diǎn)
    1.4 論文組織架構(gòu)
第二章 相關(guān)工作及理論基礎(chǔ)
    2.1 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體概述
    2.2 網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體的構(gòu)建
        2.2.1 基于社交網(wǎng)絡(luò)的構(gòu)建方法
        2.2.2 基于模型的構(gòu)建方法
        2.2.3 基于聚類(lèi)分析的構(gòu)建方法
    2.3 群組推薦概述
        2.3.1 推薦算法
        2.3.2 群組偏好聚合策略
    2.4 本章小結(jié)
第三章 自適應(yīng)分組算法
    3.1 引言
    3.2 算法思想及步驟
        3.2.1 用戶(hù)相似度計(jì)算
        3.2.2 構(gòu)建初步分組
        3.2.3 形成最終分組
        3.2.4 動(dòng)態(tài)調(diào)整機(jī)制
    3.3 實(shí)驗(yàn)及其分析
        3.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        3.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)
        3.3.3 構(gòu)建初步分組可視化實(shí)驗(yàn)分析
        3.3.4 形成最終分組效果實(shí)驗(yàn)分析
    3.4 本章小結(jié)
第四章 基于注意力機(jī)制的群組推薦算法
    4.1 引言
    4.2 算法思想及步驟
        4.2.1 用戶(hù)的學(xué)習(xí)行為量化
        4.2.2 構(gòu)建AMGR模型
        4.2.3 評(píng)分預(yù)測(cè)
        4.2.4 模型優(yōu)化
    4.3 實(shí)驗(yàn)及其分析
        4.3.1 實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)
        4.3.2 評(píng)價(jià)指標(biāo)
        4.3.3 推薦效果實(shí)驗(yàn)分析
        4.3.4 模型性能實(shí)驗(yàn)分析
    4.4 本章小結(jié)
第五章 在線(xiàn)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn)
    5.1 引言
    5.2 設(shè)計(jì)目標(biāo)
    5.3 需求分析
    5.4 系統(tǒng)整體設(shè)計(jì)
        5.4.1 體系結(jié)構(gòu)
        5.4.2 推薦流程
        5.4.3 系統(tǒng)功能模塊
        5.4.4 數(shù)據(jù)庫(kù)設(shè)計(jì)
    5.5 系統(tǒng)主要運(yùn)行界面
    5.6 本章小結(jié)
第六章 總結(jié)與展望
    6.1 總結(jié)
    6.2 展望
參考文獻(xiàn)
攻讀碩士學(xué)位期間的主要工作
致謝



本文編號(hào)：3850889