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《關(guān)于基于個性化推薦的移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)構(gòu)建》由會員上傳分享，免費在線閱讀，更多相關(guān)內(nèi)容在工程資料-天天文庫。
1、關(guān)于基于個性化推薦的移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)構(gòu)建導(dǎo)讀：此篇文章是學(xué)生和知識點相關(guān)的論文開題報告研究，供需要寫此方面相關(guān)本科和碩士以及專科生畢業(yè)論文的學(xué)子們鑒賞。查英華朱其慎【摘要】隨著移動X絡(luò)的發(fā)展和移動設(shè)備的普及，移動學(xué)習(xí)作為一種新的學(xué)習(xí)模式正興起.本文分析了個性化推薦的必要性，根據(jù)學(xué)習(xí)者的特征信息，建立學(xué)習(xí)者模型和學(xué)習(xí)資源模型，應(yīng)用KHeans聚類算法對學(xué)習(xí)者進行分類，采用余弦相似性度量學(xué)習(xí)者間的相似性，獲取學(xué)習(xí)者的最近鄰居集，然后通過協(xié)過濾推薦算法，實現(xiàn)學(xué)習(xí)資源的主動推送，構(gòu)建了基于個性化推薦的移動學(xué)習(xí)系統(tǒng).【關(guān)鍵詞】移動學(xué)習(xí)KHeans聚類余弦相似性
2、協(xié)過濾個性化推薦基金項目：本文系2013年度江蘇省第二期職業(yè)教育教學(xué)改革研究課題云計算環(huán)境下高職學(xué)生個性化移動學(xué)習(xí)模式研究（項目編號：22223）的研究成果.中圖分類號：G642。4文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A：16710568(2015)26000703一、問題的提出隨著4GX絡(luò)和智能等移動設(shè)備的普及，人們的學(xué)習(xí)、工作及生活方式正發(fā)生深刻的變化，智能超過PC和筆記本電腦，成為人們獲取信息的第一平臺.高校學(xué)生的智能的普及率幾乎是100%，這為學(xué)生進行隨時隨地、無處不的移動學(xué)習(xí)提供了基本的硬件條件，移動學(xué)習(xí)開放的、不受時空限制的特性，使得自主學(xué)習(xí)成為能.目前，現(xiàn)
3、有的移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)提供了大量的學(xué)習(xí)資源，初學(xué)者學(xué)習(xí)過程中，很難根據(jù)其自身的知識體系結(jié)構(gòu)以及對課程結(jié)構(gòu)的理解，選擇相學(xué)生和知識點論文開題報告研究背景的學(xué)生，有著不的專業(yè)思維方式、學(xué)習(xí)偏及學(xué)習(xí)需要，他們對學(xué)習(xí)資源的需求差異很大，但是訪問時看到的卻是相的這篇文章原創(chuàng)出處：shuoshilun).其中，info表示學(xué)生信息，包括姓名、專業(yè)、興趣類型等個人特征preference表示學(xué)生的學(xué)習(xí)偏resource是課程資源知識點及其關(guān)系dem表示學(xué)生的需求信息.學(xué)生個性化學(xué)習(xí)的過程是利用知識點及其關(guān)系構(gòu)建模型，針對學(xué)生的基本特征及學(xué)習(xí)偏，將與需求信息關(guān)系緊密的
4、知識點推送給學(xué)生.學(xué)生從掌握的知識點找到自希望學(xué)習(xí)到的關(guān)聯(lián)知識點，有針對性地完成知識的擴展和遷移.2學(xué)習(xí)資源模型學(xué)習(xí)資源的類型主要有：文本、課件、音頻、動畫和視頻等，對這些資源進行抽取，獲得描述資源特征的元數(shù)據(jù)元素，建立以下的資源模型：Model=(info,relion,preference)其中：info表示知識點的基本信息，包括知識點關(guān)鍵字、資源類型、資源難度系數(shù)、資源路徑、發(fā)布時間relion是知識點間的關(guān)聯(lián)關(guān)系的信息，包括學(xué)習(xí)資源ID、前導(dǎo)知識點、后續(xù)知識點preference表示資源的偏程度，有學(xué)生ID、知識點信息和資源評分等.3推薦
5、算法目前，應(yīng)用最成功的推薦算法是協(xié)過濾算法.本文根據(jù)學(xué)生的信息、興趣、偏和需求信息等特征值，運用聚類算法劃分學(xué)生，通過協(xié)過濾算法預(yù)測資源的偏程度，產(chǎn)生相關(guān)聯(lián)的學(xué)習(xí)資源推薦給學(xué)生.首先，使用聚類技術(shù)將學(xué)生進行劃分，將學(xué)生偏數(shù)據(jù)集進行多個劃分，本文采用一種常用的KMeans聚類算法進行學(xué)生劃分，該算法的基本思想是：給定一個包含n個數(shù)據(jù)對象的數(shù)據(jù)集，隨機生成k個簇(k≤n)，按照最鄰近原則把數(shù)據(jù)對象分到個簇，不斷迭代，直到每個數(shù)據(jù)對象都屬于離最近的聚類中心對應(yīng)的聚類.其最大優(yōu)點是簡單靈活，能夠動態(tài)計算出個聚類中心.通過聚類，一個聚類中心內(nèi)找鄰居，從中選
6、取最相似的用戶作為鄰居，這樣大大減少了運算的時間，提高了效率.本文采用余弦相似性度量學(xué)生間的相似性，學(xué)生i和j的興趣向量分別用i和j表示，則用戶的特征相似度slm(i，j)為：四、個性化推薦移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)構(gòu)建移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)是以課程資源為中心，構(gòu)建一個教師與教師、教師與學(xué)生的交互平臺.1系統(tǒng)整體設(shè)計本移動學(xué)習(xí)系統(tǒng)根據(jù)學(xué)生間的個性差異和不學(xué)習(xí)階段的學(xué)習(xí)情境，應(yīng)用個性化的推薦算法，為學(xué)生的學(xué)習(xí)提供導(dǎo)航和推送.系統(tǒng)由表示層、推薦引擎、業(yè)務(wù)邏輯層和數(shù)據(jù)層組成，有學(xué)習(xí)者模塊、課程資源模塊、知識點模塊、移動學(xué)習(xí)界面以及學(xué)習(xí)行為監(jiān)控模塊等5個模塊，系統(tǒng)結(jié)構(gòu)圖1示：2
7、系統(tǒng)功能模塊分析(1)學(xué)習(xí)者模塊.學(xué)習(xí)者模塊是整個系統(tǒng)的基礎(chǔ)，用于描述學(xué)生的特征信息，特征信息中的靜態(tài)信息包括姓名、專業(yè)、學(xué)號等信息，動態(tài)信息包括移動學(xué)習(xí)情境、學(xué)習(xí)時間、學(xué)習(xí)時長等學(xué)習(xí)過程的信息.動態(tài)信息是學(xué)生特征信息的關(guān)鍵.學(xué)生特征信息的獲取主要有以下幾種途徑：①獲取教務(wù)系統(tǒng)中學(xué)生的基本信息，主要用于靜態(tài)特征信息.②填寫調(diào)查問卷獲取學(xué)生的學(xué)習(xí)情境，填寫測試問卷獲取學(xué)生原有的認(rèn)知能力、知識結(jié)構(gòu)、學(xué)習(xí)風(fēng)格等動態(tài)數(shù)據(jù)信息，對數(shù)據(jù)進行提取分析后獲取其學(xué)習(xí)情境.③監(jiān)控學(xué)習(xí)行為，通過記錄學(xué)生的Web日志信息和學(xué)習(xí)時間、時長等信息，獲取學(xué)生學(xué)習(xí)過程中的行為，
8、對學(xué)習(xí)行為進行分析，評價學(xué)習(xí)效果，獲取學(xué)生的動態(tài)變化的特征信息，時將信息反饋到學(xué)習(xí)者模型中，實現(xiàn)其不斷更新.(2)課程資源模塊.移動學(xué)習(xí)
