本文關(guān)鍵詞：教育資源推薦服務(wù)中若干關(guān)鍵技術(shù)的研究，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

【摘要】：本文對(duì)教育資源推薦服務(wù)中的推薦服務(wù)模型、資源特征表示以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)的推薦算法等關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了討論與研究，主要工作及貢獻(xiàn)如下： 在分析現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)的特點(diǎn)和不足的基礎(chǔ)上，提出一套完整的網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)設(shè)計(jì)方案，將Web挖掘技術(shù)應(yīng)用于網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)中，在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)中引入教育資源推薦服務(wù)。 針對(duì)教育資源內(nèi)容的特征表示問(wèn)題，使用文本類型資源的內(nèi)容或者多媒體類型資源的資源描述作為資源內(nèi)容的表示；提出一種基于樹(shù)型結(jié)構(gòu)和加權(quán)熵的中文高頻詞提取算法，使用該算法可以在沒(méi)有詞典的情況下從資源內(nèi)容或者資源描述中提取高頻詞，將這些高頻詞作為資源的特征表示。 針對(duì)如何減少推薦模型訓(xùn)練時(shí)間、提高推薦服務(wù)效率問(wèn)題，使用流形學(xué)習(xí)技術(shù)對(duì)資源特征表示進(jìn)行維數(shù)約減，縮短了推薦模型的訓(xùn)練時(shí)間；使用基于主動(dòng)學(xué)習(xí)技術(shù)的推薦方法，減少了資源標(biāo)注時(shí)間，提高推薦服務(wù)的質(zhì)量和效率。 針對(duì)跨領(lǐng)域教育資源推薦問(wèn)題，提出一種結(jié)合數(shù)據(jù)時(shí)效性和權(quán)重約束的遷移學(xué)習(xí)算法。在經(jīng)典遷移學(xué)習(xí)算法TrAdaBoost的權(quán)重分配中引入時(shí)效函數(shù)，從而體現(xiàn)樣本數(shù)據(jù)的時(shí)效性。在算法執(zhí)行過(guò)程中，對(duì)錯(cuò)分樣本進(jìn)行權(quán)重約束，從而提高算法的泛化能力。 針對(duì)大規(guī)模教育資源推薦問(wèn)題，提出一種基于有監(jiān)督Hebb規(guī)則的分布式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)算法，并將該分布式學(xué)習(xí)算法應(yīng)用于教育資源推薦服務(wù)中。該算法可以有效地解決大數(shù)據(jù)量樣本集所帶來(lái)的網(wǎng)絡(luò)規(guī)模過(guò)大、訓(xùn)練時(shí)間過(guò)長(zhǎng)等問(wèn)題。 本文的研究成果為教育資源推薦服務(wù)的研究提供了理論參考，在資源特征表示以及基于機(jī)器學(xué)習(xí)的推薦算法等方面具有一定的理論和應(yīng)用價(jià)值。
【關(guān)鍵詞】：教育資源 推薦服務(wù) 高頻詞提取 主動(dòng)學(xué)習(xí) 遷移學(xué)習(xí) 分布式學(xué)習(xí)
【學(xué)位授予單位】：吉林大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：博士
【學(xué)位授予年份】：2013
【分類號(hào)】：G434;TP391.1
【目錄】：

• 提要4-5
• 摘要5-7
• Abstract7-12
• 第1章 緒論12-24
• 1.1 研究背景和意義12-13
• 1.2 教育資源推薦服務(wù)概述13-20
• 1.2.1 教育資源推薦服務(wù)的定義13
• 1.2.2 推薦服務(wù)研究現(xiàn)狀13-19
• 1.2.3 教育資源推薦服務(wù)研究現(xiàn)狀19-20
• 1.3 本文的主要工作與貢獻(xiàn)20-21
• 1.4 本文結(jié)構(gòu)安排21-24
• 第2章 基于樹(shù)型結(jié)構(gòu)和加權(quán)熵的中文高頻詞提取算法24-38
• 2.1 引言24
• 2.2 相關(guān)工作24-26
• 2.3 加權(quán)信息熵26-27
• 2.4 中文高頻詞提取算法27-32
• 2.4.1 文本預(yù)處理27-28
• 2.4.2 構(gòu)成文本的樹(shù)型結(jié)構(gòu)28-32
• 2.4.3 提取高頻詞32
• 2.5 實(shí)驗(yàn)討論32-36
• 2.6 本章小結(jié)36-38
• 第3章 基于 Web 挖掘技術(shù)的個(gè)性化教育資源推薦服務(wù)38-50
• 3.1 引言38
• 3.2 Web 挖掘技術(shù)38-40
• 3.3 個(gè)性化推薦服務(wù)的設(shè)計(jì)40-45
• 3.3.1 網(wǎng)絡(luò)教學(xué)系統(tǒng)的總體設(shè)計(jì)40-41
• 3.3.2 個(gè)性化推薦服務(wù)模型41-42
• 3.3.3 個(gè)性化信息挖掘42-44
• 3.3.4 教育資源推薦44-45
• 3.4 實(shí)驗(yàn)測(cè)試45-49
• 3.5 本章小結(jié)49-50
• 第4章 基于流形學(xué)習(xí)和主動(dòng)學(xué)習(xí)的教育資源推薦方法50-68
• 4.1 引言50
• 4.2 基于流形學(xué)習(xí)的特征信息降維50-53
• 4.2.1 流形學(xué)習(xí)50-52
• 4.2.2 非線性維數(shù)約減52-53
• 4.3 基于主動(dòng)學(xué)習(xí)的教育資源推薦方法53-58
• 4.3.1 主動(dòng)學(xué)習(xí)53-56
• 4.3.2 教育資源主動(dòng)推薦算法56-58
• 4.4 實(shí)驗(yàn)討論58-66
• 4.5 本章小結(jié)66-68
• 第5章 基于遷移學(xué)習(xí)的跨領(lǐng)域教育資源推薦方法68-82
• 5.1 引言68-69
• 5.2 遷移學(xué)習(xí)69-71
• 5.3 結(jié)合數(shù)據(jù)時(shí)效性的遷移學(xué)習(xí)算法71-76
• 5.3.1 TrAdaBoost 算法71-72
• 5.3.2 基于時(shí)效函數(shù)的權(quán)重分配72-73
• 5.3.3 錯(cuò)分樣本權(quán)重約束73-74
• 5.3.4 基于時(shí)效函數(shù)的遷移學(xué)習(xí)算法74-76
• 5.4 實(shí)驗(yàn)討論76-81
• 5.5 本章小結(jié)81-82
• 第6章 基于分布式學(xué)習(xí)的大規(guī)模教育資源推薦方法82-92
• 6.1 引言82-83
• 6.2 分布式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)83-85
• 6.2.1 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)83-84
• 6.2.2 分布式神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)84-85
• 6.3 分布式學(xué)習(xí)算法85-87
• 6.3.1 分布式學(xué)習(xí)算法設(shè)計(jì)85-87
• 6.3.2 具體算法描述87
• 6.4 實(shí)驗(yàn)討論87-90
• 6.5 本章小結(jié)90-92
• 第7章 總結(jié)與展望92-96
• 7.1 本文的工作總結(jié)92-94
• 7.2 進(jìn)一步的研究與展望94-96
• 參考文獻(xiàn)96-104
• 作者簡(jiǎn)介及在學(xué)期間所取得的科研成果104-106
• 致謝106

【參考文獻(xiàn)】

中國(guó)期刊全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前10條

1 崔林,宋瀚濤,陸玉昌;基于語(yǔ)義相似性的資源協(xié)同過(guò)濾技術(shù)研究[J];北京理工大學(xué)學(xué)報(bào);2005年05期

2 鮑玉斌,王大玲,于戈;關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類分析在個(gè)性化推薦中的應(yīng)用[J];東北大學(xué)學(xué)報(bào);2003年12期

3 楊麗娜;劉科成;顏志軍;;面向虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)的學(xué)習(xí)資源個(gè)性化推薦研究[J];電化教育研究;2010年04期

4 張鋒;孫雪冬;常會(huì)友;趙淦森;;兩方參與的隱私保護(hù)協(xié)同過(guò)濾推薦研究[J];電子學(xué)報(bào);2009年01期

5 吳永輝;王曉龍;丁宇新;徐軍;郭鴻志;;基于主題的自適應(yīng)、在線網(wǎng)絡(luò)熱點(diǎn)發(fā)現(xiàn)方法及新聞推薦系統(tǒng)[J];電子學(xué)報(bào);2010年11期

6 許馨;吳福朝;胡占義;羅阿理;;一種基于非線性降維求正常星系紅移的新方法[J];光譜學(xué)與光譜分析;2006年01期

7 李靜梅,孫麗華,張巧榮,張春生;一種文本處理中的樸素貝葉斯分類器[J];哈爾濱工程大學(xué)學(xué)報(bào);2003年01期

8 高鳳榮;邢春曉;杜小勇;王珊;;基于矩陣聚類的協(xié)作過(guò)濾算法[J];華中科技大學(xué)學(xué)報(bào)(自然科學(xué)版);2005年S1期

9 王繼成,潘金貴,張福炎;Web文本挖掘技術(shù)研究[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2000年05期

10 韓家煒,孟小峰,王靜,李盛恩;Web挖掘研究[J];計(jì)算機(jī)研究與發(fā)展;2001年04期

中國(guó)博士學(xué)位論文全文數(shù)據(jù)庫(kù) 前1條

1 李春光;流形學(xué)習(xí)及其在模式識(shí)別中的應(yīng)用[D];北京郵電大學(xué);2008年

  本文關(guān)鍵詞：教育資源推薦服務(wù)中若干關(guān)鍵技術(shù)的研究，，由筆耕文化傳播整理發(fā)布。

本文編號(hào)：450670