隨著信息技術(shù)與教育應(yīng)用不斷深度融合,在線學(xué)習(xí)在教育領(lǐng)域已得到廣泛應(yīng)用。然而,現(xiàn)有的在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)仍然存在諸多問(wèn)題,主要表現(xiàn)為三個(gè)方面:第一是學(xué)習(xí)者在面對(duì)在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)中大量的學(xué)習(xí)資源的時(shí)候,易出現(xiàn)"學(xué)習(xí)迷航"和"認(rèn)知超載"等現(xiàn)象;第二是大多數(shù)在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)不能準(zhǔn)確并全面的分析學(xué)習(xí)者的個(gè)性化特征,造成現(xiàn)有在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)推送的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑與學(xué)習(xí)者需求的匹配度較低,推薦精確度不高;第三是當(dāng)前在線學(xué)習(xí)系統(tǒng)提供的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦功能所使用的算法收斂速度慢,收斂精度不高,導(dǎo)致推薦給學(xué)習(xí)者的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑不能滿足學(xué)習(xí)者的需求。為解決上述問(wèn)題,本文提出了基于慣性權(quán)重非線性增大和對(duì)未知空間探索的改進(jìn)二進(jìn)制粒子群算法的個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦方法MABPSO-PLP。首先,梳理了國(guó)內(nèi)外關(guān)于個(gè)性化學(xué)習(xí)路徑推薦和智能優(yōu)化算法相關(guān)文獻(xiàn);其次,分析了在線學(xué)習(xí)環(huán)境下學(xué)習(xí)者當(dāng)前的認(rèn)知能力、期望目標(biāo)、有效學(xué)習(xí)時(shí)間,并結(jié)合學(xué)習(xí)資源難度、學(xué)習(xí)資源包含的知識(shí)點(diǎn)和時(shí)間特征,為學(xué)習(xí)者和學(xué)習(xí)資源構(gòu)建特征模型（LEET）;再次,針對(duì)BSPO算法在尋優(yōu)后期存在不易逃離局部最優(yōu)的問(wèn)題,設(shè)計(jì)了改進(jìn)二進(jìn)制粒子群優(yōu)化算法MABPSO,通過(guò)對(duì)算法的改進(jìn),... 

【文章頁(yè)數(shù)】：59 頁(yè)

【學(xué)位級(jí)別】：碩士

【部分圖文】：

LEET模型

慣性權(quán)重變化曲線

四種算法在不同測(cè)試函數(shù)的解集箱須圖

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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本文編號(hào)：3718705