基于学习风格的个性化自适应资源推荐算法研究

个性化自适应资源推荐是以学习者为中心、以人工智能和大数据技术为基础,模拟人类思维进行学习资源推荐的过程。论文在分析学习者和资源学习风格的基础上,分别构建学习者模型和资源模型,运用基于学习风格过滤推荐算法、协同过滤推荐算法、关联规则推荐算法,展开个性化自适应资源推荐研究。研究结果表明,以学习风格为基础的混合式自适应推荐的结果,更贴合学习者的个性化学习需求。     

基于知识图谱和图嵌入的个性化学习资源推荐

面对海量的在线学习资源,学习者往往面临“信息过载”和“信息迷航”等问题,帮助学习者高效准确地获取适合自己的学习资源来提升学习效果,已成为研究热点.针对现有方法存在的可解释性差、推荐效率和准确度不足等问题,提出了一种基于知识图谱和图嵌入的个性化学习资源推荐方法,它基于在线学习通用本体模型构建在线学习环境知识图谱,利用图嵌入算法对知识图谱进行训练,以优化学习资源推荐中的图计算效率.基于学习者的学习风格特征进行聚类来优化学习者的资源兴趣度,以获得排序后的学习资源推荐结果.实验结果表明,相对于现有方法,所提方法能在大规模图数据场景下显著提升计算效率和个性化学习资源推荐的准确度.     

基于多目标优化策略的在线学习资源推荐方法

目前在线学习资源推荐较多采用单目标转化方法,推荐过程中对学习者偏好考虑相对不足,影响学习资源推荐精度.针对上述问题,文中提出基于多目标优化策略的在线学习资源推荐模型(MOSRAM),在学习者规划时间内,以同时获得学习者对学习资源类型偏好度最大和难度水平适应度最佳为优化目标,设计具有向邻居均值学习能力和探索新区域能力的多目标粒子群优化算法(NEMOPSO),提出以MOSRAM为核心的在线学习资源推荐方法(NEMOPSO-RA).不同问题规模下融合经典多目标优化算法的推荐方法对比实验表明,NEMOPSO-RA可以有效提高在线学习资源的推荐精度和推荐性能.     

基于学习效率的学习资源推荐算法

针对目前网络学习系统学习资源推荐的不足,提出了一种基于学习效率的学习资源推荐算法。我们利用逻辑回归模型,以学习者学习前的测试结果作为输入,计算输出测验得分提高的最高期望值。该算法通过测验得分提高的期望值来量化学习效率,并通过推荐资源以最大化这个期望值。     

协作学习中基于协同过滤的学习资源推荐研究

符合学习者特征的学习资源对于提高协作学习效率具有重要的影响。但是传统的学习资源推荐,没有充分考虑学习者、学习资源的特征和高效的推荐算法。针对上述问题,提出了基于协同过滤的学习资源推荐算法,根据学习者学习特征、学习资源特征和学习者对学习资源历史评价信息,采用协同过滤推荐算法,实现学习资源推荐。首先,通过学习者特征和学习资源的评分,寻找相似学习者并计算学习资源预测评分,然后根据该评分值和学习资源与学习者匹配度推荐学习资源,从而为学习者推荐符合自己兴趣爱好最合适的学习资源。实验结果表明该算法在个性化学习资源推荐的准确性上优于传统算法。     

基于模糊树的个性化电子学习推荐系统

电子学习系统的快速发展为学习者在线学习提供了巨大的机会。然而,在线学习系统中太多的学习活动使个体学习者很难找到合适自己的学习活动,所以在线学习系统必须有能够提供个性化产品的推荐系统。本研究首先提出了一种模糊树状结构学习活动模型,然后结合基于知识和协同过滤推荐算法的优点提出了基于混合学习活动推荐方法的模糊树匹配方法。     

面向个性化学习的慕课资源推荐系统开发

近年来,在线学习得到了大规模普及,互联网上已发布了海量的慕课学习资源.针对广大学习者进行在线慕课学习时面临的"信息迷航"和"信息过载"等问题,以混合推荐算法为基础,通过多角度挖掘用户的个性化信息,设计并实现了一个面向个性化学习的慕课资源推荐系统,以此为广大学习者提供自主学习的辅助支持.该系统能充分挖掘学习者的显式和隐式偏好,为其推荐满意的慕课资源,具有良好的应用价值.     

在线学习资源的个性化智能推荐研究探析

由于在线学习学习者的认知能力的不确定性、学习兴趣的变化性、用户偏好的多样性等,在线学习资源的个性化智能推荐面临新挑战.文章根据学习者认知能力的模糊综合诊断和学习者多重特征信息融合等,对在线学习资源的个性化智能推荐进行了研究,以期为相关研究者提供参考和启发.     

个性化学习资源精准推荐系统设计研究

随着我国教育信息化进程的不断推进,学习者获取学习资源的方式逐渐从主动检索转变为学习系统自动推荐。智能化的学习内容推荐行为极大地提高了用户获取个性化资源的效率,但是内容推荐在教育领域中的应用仍存在着许多方面的不足。该研究分析了推荐系统在教育领域中的应用现状,介绍了主流的推荐算法及其实现原理,并采用混合推荐模式和不同的推荐策略,设计出个性化学习资源精准推荐系统的系统模型,以期助力学习者的个性化学习。     

基于在线学习行为分析的个性化学习推荐

随着在线课程和线上学习的普及,大量的在线学习行为数据被积累。如何利用数据挖掘技术分析积累的大数据,从而为教学决策和学习优化提供服务,已经成为新的研究重点。文中分析了在线学习的行为特征,挖掘学习者的性格特征与学习效率的关系,实现个性化学习方法推荐。首先,提取在线学习行为特征,并提出了一种基于BP神经网络的学习成绩预测方法,通过分析在线学习行为特征,预测其相应的线下学习成绩;其次,为了进一步分析学习者的在线学习行为与成绩的关系,提出了基于实际熵的在线学习行为规律性分析,通过分析学习者的在线学习行为,定义并计算相应的实际熵值来评估个体的学习行为规律性,从而分析规律性与最终成绩的关系;再次,基于Felder-Silverman性格分类法获得学习者的性格特征,对学习者实现基于K-means的聚类分析获得相似学习者的类别,将学习成绩较优的学习者的在线学习习惯推荐给同一类别的其他学习者,从而提高学习者的在线学习效率;最终,以某在线课程平台的实际数据为实验对象,分别实现在线学习行为特征提取、线下成绩预测、学习规律性分析和个性化学习推荐,从而验证了所提方法的有效性和应用价值。     

基于神经网络的个性化学习资源推荐系统的研究与设计

随着社会的快速发展,科技不断进步。目前,以学习对象为主体的在线学习环境越来越普遍。面对互联网上海量的学习资源,传统的推荐系统不能为学习对象提供精准、有效的服务项目。基于此,将深度神经网络技术与资源推荐系统相结合,提出了基于深度神经网络的个性化学习资源推荐系统的设计思路,为学习者提供个性化的学习策略。     

基于协同推荐学习资源系统的设计和实现

随着网上学习者的不断增多和网络学习资源的不断丰富,学习者需要系统能够推荐他们感兴趣的资源。通过使用ASP.NET设计开发学习资源网站,研究了协同过滤推荐技术的算法,并实现了基于协同推荐学习资源系统的设计。     

基于MLP改进型深度神经网络学习资源推荐算法

针对在线学习过程中出现的知识过载及传统推荐算法中存在的数据稀疏和冷启动问题,提出了一种基于多层感知机（MLP）的改进型深度神经网络学习资源推荐算法。该算法利用多层感知机对非线性数据处理的优势,将学习者特征和学习资源特征进行向量相乘的预测方式转换为输入多层感知机的方式,改进了DN-CBR神经网络推荐模型。为验证模型的有效性,以爱课程在线学习平台数据为样本构建数据集,通过对比实验表明,在该数据集上,改进后模型相较于DN-CBR模型在归一化折损累积增益和命中率指标上分别提升了1.2%和3%,有效地提高了模型的推荐性能。     

K12学习平台个性化学习资源推荐

随着在线学习平台的普及, 产生了大量学习行为数据, 如何利用大数据挖掘技术分析在线学习行为, 解决学习者经常面临的“资源过载”和“学习迷航”问题, 更好地实现教学决策、学习过程优化和个性化学习方法推荐等, 已经成为研究重点. 文章基于苏州线上教育中心的学习行为数据, 研究了常用的推荐系统模型, 结合该平台的数据特点, 提出了一种基于知识图谱的协同过滤推荐算法, 利用该算法, 平台推荐的资源准确率超过了90%, 有效解决了学生“学习迷航”的问题.     

个性化学习路径推荐综述

近年来，伴随着现代信息技术的迅猛发展，以人工智能为代表的新兴技术在教育领域得到了广泛应用，引发了学习理念和方式的深刻变革.在这种大背景下，在线学习超越了时空的限制，为学习者“随时随地”学习提供了更多的可能性，从而得到了蓬勃发展.然而，在线学习中师生时间、空间分离的特征，导致教师无法及时掌握学生的学习状态，一定程度上制约了在线学习中教学质量的提升.面对多元化的学习需求及海量学习资源，如何迅速完成学习目标、降低学习成本、合理分配学习资源等问题成为限制个人和时代发展的重大问题.然而，传统的“一刀切”的教育模式已经不能满足人们获取知识的需求了，需要一个更高效、更科学的个性化教育模式，以帮助学习者以最小的学习成本最大限度地完成学习目标.基于以上背景，如何自动高效识别学习者特征，高效地组织和分配学习资源，为每一位学习者规划个性化路径，成为面向个体的精准化教育资源匹配机制研究中亟待解决的问题.系统地综述并分析了当前个性化学习路径推荐的研究现状，并从多学科领域的角度分析了对于同一问题的不同研究思路，同时也归纳总结了当前研究中最为主流的核心推荐算法.最后，强调当前研究存在的主要不足之处.     

基于困惑表情识别的学习者听课状态诊断及推荐

在线学习中学习者对知识点把握困难，进而导致后续知识难以理解，为了解决这个问题，提出了一种基于困惑表情识别的学习者听课状态诊断及推荐方法。该方法首先对学习者全程听课困惑表情进行识别，获得学习者对每节课学习的困惑度。之后，采用基于内容的推荐方法，经过双层Top-N推荐，对学习者困惑的课堂进行针对性的精准推荐。实验结果表明提出的推荐方法可整体把握学习者的困惑知识点并进行精准推荐，其时间复杂度远远低于一般的Top-N推荐的时间复杂度。     

融合学习者时序行为和认知水平的个性化学习资源推荐算法

个性化服务是构建智慧学习环境的内在要求和建设要点.为学习环境中的主体（学习者）推送个性化学习资源可以提高学习资源的利用概率,解决在线学习容易产生的迷航问题.通过本体知识库的统一性语义建立学习者和学习资源内部结构特征,设计出一个有效计算两者相关性的推荐算法.算法中引入时间衰减函数来描述学习者学习时的时序特征,导入计算学习者认知水平与学习资源难度的匹配算子以体现学习的循序渐进原则.实验结果表明：所构建的时间函数和匹配算子达到了预期目标,更好地提升了所推荐学习资源的质量和适应性,且算法的时间复杂度能满足实时计算要求.     

基于学习风格的个性化推荐系统设计研究

大数据时代下，网络平台上有海量的学习视频，给学习者造成选择困难。为此，如何找到一个适合学习者的学习视频。对此，该研究设计和构建基于学习风格的个性化推荐系统。首先，学习者模块通过学习者自我填写学习风格量表，分析出学习者的学习风格；其次，对需要的学习视频进行分析，判断出该学习视频的教学风格；最后，将学习者学习风格与学习视频的教学风格进行匹配，向学习者进行推荐相匹配的学习视频。个性化推荐系统的设计给予一定的理论依据及实际应用的指导。     

混合算法用于学习资源的自动推荐

提出一种基于决策树和BP网络的混合算法。采用决策树挖掘学生初始学习能力的行为模式以及应用BP神经网络算法评价用户的学习程度，以学习者对资源的掌握程度形成个性化的学习模式，并自动地对其将要学习的后继知识进行预测以及合理推荐。理论分析和实验结果都表明，该算法具有显著的推荐能力。     

基于多任务自编码器的MOOC课程推荐模型

为解决在线学习当中,学习者行为的数量远少于在线课程的样本总数所产生的数据稀疏问题,提出一种基于多任务自编码器的课程推荐模型（multi-task autoencoder course recommendation model,MAEM）。通过分析学习者的学习行为,将总体任务分为两个子任务：任务一是学习者浏览课程章节列表行为,任务二是完成课程50%的学习行为,通过共享网络底部的隐藏层提高泛化能力。模型总体划分为共享嵌入、自编码器与分解预测、任务组合3个模块,3个模块协同工作,旨在突破训练数据稀疏问题。将MAEM与7种常用的推荐算法比较,实验结果表明,MAEM算法优于7种热门的推荐算法,验证了其在课程推荐中的有效性。