基于图计算技术的在线教育平台推荐算法研究和实现
这是一篇关于二部图算法,推荐系统,图计算,个性化教育,协同过滤的论文, 主要内容为在这个互联网+的时代,在线教育平台得益于大数据的快速发展和数据挖掘技术的日趋成熟,相对于传统教育有着明显的优势。特别是推荐系统的出现和发展,让个性化教育的实现变得可能。本论文致力于探索一个适用于图计算技术的推荐算法,并以在线教育平台的数据为基础,设计一个基于显式评分数据的个性化课程推荐系统。论文首先对推荐系统中常见的冷启动和数据稀疏性问题进行了详细讨论,包括概念说明,常见的解决方案简述以及对本论文提出的基于数据转化和学生团体的数据稀疏性解决方案进详细描述。优化版的解决方案会分两步对用户-项目评价矩阵进行丰富,在兼顾个性化特性的同时缓解数据稀疏性问题。接着给出了整个推荐系统的模块划分和详细设计,其中主要包括日志模块,数据处理模块和推荐模块。其中日志模块承担的是数据采集工作,主要采集的是跟评分相关的用户行为数据和部分用户属性数据。数据处理模块需要定义推荐算法所需的数据模型,包括评分二部图模型和用户属性特征向量模型,并针对日志模块提供的不同类型的数据采用不同的处理技术进行转化。在推荐模块则提出了算法组的概念,以此应对推荐系统冷启动问题以及在算法选择的层面实现个性化。然后对几种传统的推荐算法进行研究讨论,并分析各自的利弊以及其对于图计算技术的适用性。从而引出基于二部图的推荐算法,因其与图计算模型完美契合以及在时间复杂度上的可控性,被选做本论文构建推荐系统所采用的核心算法。接着详细地论述了本论文对于朴素的二部图算法所做的优化和改进,其中包括全新的随机游走策略,在影响因子列表中纳入节点度概念,优化评分影响策略,以及将基于用户的协同过滤算法中用户相似度的概念引入进来用以提高整个推荐系统的推荐效果。最后通过实验对比了基于协同过滤的推荐算法和本论文提出的改进版二部图推荐算法在各参数指标下的具体表现。从实验结果中可以看出二部图算法虽然稳定性略有不足,但在推荐效果上占据着一定的优势,具体来说二部图算法和协同过滤算法相比,准确率和召回率都有一定程度的提高。
个性化教育资源推荐系统的设计与实现
这是一篇关于教育资源,个性化教育,推荐系统的论文, 主要内容为随着计算机技术和Internet技术的不断发展,数字化教育在人们的生活和学习中扮演着越来越重要的角色。教育资源作为数字化教育中最为重要的部分之一,其作用不言而喻,但是教育资源却没有受到应有的重视：一方面网络上的学习资源越来越多,可以用“海量”来形容,学习者很难找到适合自己的资源；另一方面所有的学习者看到的都是一样的资源,缺乏个性化。 那么,如何帮助学习者在大量资源中找到“对的”学习资源呢?推荐系统已开始受到越来越多的教育工作者的关注,因为推荐系统可以根据用户兴趣向用户推送用户感兴趣的信息、资源。如今在电子商务领域,推荐系统的应用已经非常成熟,教育学者和专家也开始探索推荐系统在教育领域的应用。但是教育领域与电子商务领域存在很大的区别,不能将成功应用于电子商务领域的推荐系统直接应用于网络教育领域,而是应该在电子商务的基础上,考虑教育领域的特征。 本研究借鉴国内外研究成果,将广泛应用于商业领域的“数据挖掘”、“个性化推荐”技术,结合教育的特殊性应用于教育资源领域。本论文主要包括以下内容： 首先,概括了个性化学习理论,推荐算法。依据教育资源推荐系统的特征,将学习者个性特征和学习风格特征加入协同推荐算法,实现教育资源推荐。这些理论与技术是论文后面系统实现部分的基础。 其次,设计系统,开发示例系统。为了给学习者提供更大的便利性,能够随时随地进行学习,示例系统的使用设备为手机,即开发的应用程序是运行在操作系统是android系统的客户端上。 然后,进行小范围实验,验证效果,并在实验的基础上对系统进行细小的修改。最后,对本研究的创新与不足进行总结,并展望未来的研究方向。
基于个性化服务的幼教系统的设计与实现
这是一篇关于幼教系统,个性化教育,用户兴趣模型,协同过滤算法,iOS的论文, 主要内容为近年来,随着互联网教育的快速发展,幼儿教育的信息化管理与服务也随之普及。然而,目前的幼教系统重在提供便捷的园所管理和办公平台,却常常忽略了家长与学校互动服务的重要性,未能将幼儿在校动态实时反馈给家长,与家长建立有效的信任关系。此外,在大数据时代,家长从大量信息中找到自己感兴趣并符合自己孩子成长规律的育儿资源愈发困难,而个性化推荐技术能帮助家长解决育儿资源的“信息迷航”问题。如何将个性化推荐技术运用在基于移动应用的幼教系统中,提高幼儿园信息化管理效率,并帮助家长实时获取幼儿在校动态和个性化育儿资源,是本文探索和研究的主要方向。在理论方面,根据幼儿个性化教育理论和幼儿成长特征,本文构建了幼儿个性化教育的三维目标引导模型和可持续更新的用户兴趣模型;同时,为了更加适用于育儿资源推荐的实际应用场景,本文在传统的协同过滤算法基础上融入Kruskal改进的用户聚类算法,引入用户活跃度来改进用户相似度计算,以及加入时间函数改进预测评分来实现育儿资源的推荐。并利用MovieLens数据集进行Matlab离线实验,将改进的算法和传统算法进行对比仿真,结果表明改进算法在一定程度上提高了推荐的准确率和计算速率。在实践方面,本文搭建的系统包括B/S架构和C/S架构,它们分别对应幼教后台管理系统和家园共育助手iOS客户端。本文通过采用Spring MVC框架和Java、HTML5、JavaScript等开发语言来构建幼教后台管理系统,为幼儿园管理方提供园务管理、校园档案管理、育儿资源的管理与推荐等功能;同时,采用苹果最新开发语言Swift来实现家园共育助手iOS客户端,为家长提供幼儿在校动态和个性化育儿资源的实时浏览功能。本文系统原型已完成,经过反复测试,系统运行较稳定,各项功能均已达到设计的预期目标,并符合幼儿个性化教育方向,满足幼儿园管理方和家长的需求。
基于个性化服务的幼教系统的设计与实现
这是一篇关于幼教系统,个性化教育,用户兴趣模型,协同过滤算法,iOS的论文, 主要内容为近年来,随着互联网教育的快速发展,幼儿教育的信息化管理与服务也随之普及。然而,目前的幼教系统重在提供便捷的园所管理和办公平台,却常常忽略了家长与学校互动服务的重要性,未能将幼儿在校动态实时反馈给家长,与家长建立有效的信任关系。此外,在大数据时代,家长从大量信息中找到自己感兴趣并符合自己孩子成长规律的育儿资源愈发困难,而个性化推荐技术能帮助家长解决育儿资源的“信息迷航”问题。如何将个性化推荐技术运用在基于移动应用的幼教系统中,提高幼儿园信息化管理效率,并帮助家长实时获取幼儿在校动态和个性化育儿资源,是本文探索和研究的主要方向。在理论方面,根据幼儿个性化教育理论和幼儿成长特征,本文构建了幼儿个性化教育的三维目标引导模型和可持续更新的用户兴趣模型;同时,为了更加适用于育儿资源推荐的实际应用场景,本文在传统的协同过滤算法基础上融入Kruskal改进的用户聚类算法,引入用户活跃度来改进用户相似度计算,以及加入时间函数改进预测评分来实现育儿资源的推荐。并利用MovieLens数据集进行Matlab离线实验,将改进的算法和传统算法进行对比仿真,结果表明改进算法在一定程度上提高了推荐的准确率和计算速率。在实践方面,本文搭建的系统包括B/S架构和C/S架构,它们分别对应幼教后台管理系统和家园共育助手iOS客户端。本文通过采用Spring MVC框架和Java、HTML5、JavaScript等开发语言来构建幼教后台管理系统,为幼儿园管理方提供园务管理、校园档案管理、育儿资源的管理与推荐等功能;同时,采用苹果最新开发语言Swift来实现家园共育助手iOS客户端,为家长提供幼儿在校动态和个性化育儿资源的实时浏览功能。本文系统原型已完成,经过反复测试,系统运行较稳定,各项功能均已达到设计的预期目标,并符合幼儿个性化教育方向,满足幼儿园管理方和家长的需求。
基于知识图谱的初中英语个性化学习路径研究
这是一篇关于难易度值,个性化教育,个性化知识图谱,学习路径生成的论文, 主要内容为随着社会的高速发展,在教育行业,师生对于个性化学习的需求日益提高,“因材施教”的教育理念反复被提到。同时,随着计算机技术的高速发展,现在的计算机技术为个性化学习的实现提供了全新的方式。在以往的传统教学方式中,由于时间和精力有限,教师在教学过程中不能针对不同的学生提供不同的教学方式,只能根据班级中学生的平均情况进行教学活动,无法顾及学生的个性化需求。将个性化教育引入到教学中,不仅可以提高教师的工作效率,还可以提高学生的学习兴趣。以往为了实现个性化教育,大量的教育技术研究人员将视线转到在线学习平台的开发上,在体验过这些在线学习平台后,发现这些在线学习平台在一定程度上解决了广大师生个性化学习的需求,但是这些在线学习平台依旧存在着—些问题,无法为学生提供深层次的个性化服务,这些学习平台将学生大致分为几个层次,针对不同层次的学生提供个性化服务,没有对学生作出细分。基于在线学习平台存在的这些缺点,本文以初中英语为例,基于知识图谱对个性化学习路径的生成进行研究,旨在为学生提供深层次的个性化服务,本文的主要工作如下:1.对习题难易度进行评价。本文通过对网上有难易度区分的习题进行分析,从超纲词汇、考察知识点数量、选项相似度这三方面分别总结出习题难易度的评测方法,并将测评结果进行量化,最终得到习题的难易度值,之后将习题难易度值应用于个性化学习路径生成中,使得个性化学习路径更加合理。2.通过为不同的学生生成个性化初中英语知识图谱,来为学生提供更加精准的个性化服务。本文通过为学生提供习题来获得学生的当前情况,根据学生的做题情况对初中英语知识图谱中部分节点进行标记,之后利用图卷积神经网络对初中英语知识图谱中的所有节点进行分类,最后生成个性化知识图谱。3.生成个性化学习路径。在建立了个性化初中英语知识图谱后,根据学生当前的做题情况和习题难易度值生成个性化学习路径,之后根据学生学习情况的变化,不断对个性化学习路径进行修正。
基于本体的学习资源个性化推荐系统研究
这是一篇关于学习资源个性化推荐,本体术语学,多语言本体,个性化教育,智慧教育的论文, 主要内容为随着在线教育的蓬勃发展和国家教育资源共建共享战略的持续推进,学习资源的数量和种类都得到了空前的丰富。然而,海量的学习资源在带来更多选择空间的同时,“信息过载”的问题也随之产生。学习者面对海量的信息资源,很容易出现信息迷航和认知过载,找到自己真正需要的学习资源无异于大海捞针,需要花费大量的时间来进行检索和筛选,进而影响学习质量。怎样才能为学习者提供其切实需要的学习资源成为在线学习的一个难题。学习资源个性化推荐系统可以根据学习者的特点为他们推荐个性化的学习资源,满足学习者的个性化需求,提高学习效率。因此,本文对学习资源个性化推荐系统进行了研究。首先,针对当前教育领域学习资源个性化推荐系统构建缺乏指导模型的问题,在个性化教育相关理论的指导下,基于“推荐系统通用模型”和“自适应学习系统通用模型(AEHS)”提出了学习资源个性化推荐系统模型。该模型具有针对性,可以为学习资源个性化推荐系统的构建提供指导。在该模型的指导下,本文构建出了基于本体的学习资源个性化推荐系统架构。其次,为了实现学习资源在语义层面的推荐和跨语种学习资源的个性化推荐,以C语言课程为背景,基于“本体术语学”理论构建出多语言本体,实现课程知识的多语言表达。利用该本体进行语义相关度计算和多语种映射,实现中文文本资源在语义层面的个性化推荐,并提出一种基于多语言本体的多语种学习资源个性化推荐方法,实现外文文本资源在语义层面的个性化推荐。最后,实现了视频资源的个性化推荐。构建出的基于本体的学习资源个性化推荐系统可以为学习者推荐个性化的学习资源,证明了所提出的模型和方法以及所构建多语言本体的有效性,满足学习者个性化的学习需求,提高学习效率与学习资源利用率,为解决教育领域“信息过载”问题奠定基础。
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