移动学习中学习者偏好模型研究

发布时间：2017-05-21 21:20

  本文关键词：移动学习中学习者偏好模型研究，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：移动学习(M-Learning)是D-Learning和E-Learning学习方式之后教育发展的新的阶段。学习者能在任何时间、任何地点实现自由学习,摆脱了时间和空间的束缚。由于WEB学习服务站点包含的知识模块多、信息量大,学习者要想通过手机等终端设备迅速找到站点中自身感兴趣的知识模块或主题,十分困难。再加上手机屏幕小,学习者不得不通过翻屏、翻页、搜索等操作实现偏好信息的获取。针对以上问题,如果WEB学习服务站点中的内容能够随着移动用户的不同而变化,根据不同学习者的学习偏好提供符合其需要的学习内容,就可以节省学习者大量操作时间,同时增加学习者对该WEB学习服务站点的依赖性。因此,在移动环境下针对不同学习者提供个性化学习服务显得尤为迫切。用户偏好建模是个性化服务的基础与核心。本文对学习者偏好模型问题进行了相关研究和探索。 本文所作的主要工作如下： (1)对用户偏好建模、本体、WEB日志挖掘等相关理论和技术知识进行了梳理和研究,为后续工作的展开提供理论依据和技术支撑。 (2)建立学习者偏好模型。学习者偏好模型是将学习者兴趣偏好结构化,使用一种模型结构存储收集到的学习者偏好信息。本文在所构建的学习者偏好模型中引入ontology,提高了模型的学习者偏好描述能力以及语义表达能力。采用本体设计工具protege以及W3C推出的本体描述语言OWL构建该模型。 (3)获取学习者偏好信息。学习者偏好信息获取是学习者偏好模型建立中一项基础而重要的工作,本文从WEB日志中挖掘学习者偏好数据。在挖掘算法实现前,首先对日志数据预处理,然后按照构建的学习者偏好模型所需要的数据,从用户日志记录提取出学习者内容偏好和媒体偏好信息。其中,在获取内容偏好信息时,采用了DBSCAN聚类算法。最后,通过实验验证了内容聚类结果是有效可行的。 本文主要工作是建立了合适的数学模型来对学习者行为进行描述,生成规范的学习者描述文件,并且利用数据挖掘算法从中提取学习者偏好特征,为后续学习者的个性化学习服务提供有力支撑。
【关键词】：学习者偏好模型 本体建模 WEB日志挖掘 密度聚类 移动学习
【学位授予单位】：华中师范大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2013
【分类号】：G434
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 1 绪论10-18
• 1.1 研究背景及意义10-11
• 1.2 移动学习发展现状11-12
• 1.3 用户偏好建模研究现状12-15
• 1.4 论文研究内容15-16
• 1.5 论文组织结构16-18
• 2 相关理论和技术18-27
• 2.1 移动通信技术18-19
• 2.1.1 3G/4G18
• 2.1.2 GPRS/WLAN18-19
• 2.1.3 WAP/WML19
• 2.2 用户偏好建模19-21
• 2.2.1 用户偏好建模技术19-20
• 2.2.2 用户偏好获取方式20-21
• 2.3 本体相关理论21-23
• 2.3.1 本体基本概念21-22
• 2.3.2 本体建模元语22
• 2.3.3 本体构建工具22-23
• 2.4 数据挖掘理论23-25
• 2.4.1 数据挖掘概述23
• 2.4.2 数据挖掘常用技术23-25
• 2.4.3 WEB数据挖掘25
• 2.5 本章小结25-27
• 3 学习者偏好模型的建立27-34
• 3.1 用户偏好模型概述27
• 3.2 用户偏好模型描述形式27-29
• 3.3 学习者偏好模型表示29-31
• 3.4 学习者偏好模型构建31-33
• 3.5 本章小结33-34
• 4 学习者偏好信息获取34-45
• 4.1 用户偏好信息获取的方式34
• 4.2 WEB日志挖掘一般流程34-35
• 4.3 数据预处理35-39
• 4.3.1 数据清洗36-37
• 4.3.2 用户识别37
• 4.3.3 会话识别37-38
• 4.3.4 路径补充38-39
• 4.4 学习者偏好信息获取39-42
• 4.4.1 内容偏好信息获取39-41
• 4.4.2 媒体偏好信息获取41-42
• 4.5 实验分析42-44
• 4.6 本章小结44-45
• 5 结论与展望45-47
• 5.1 总结45-46
• 5.2 展望46-47
• 参考文献47-50
• 附录50-55
• 致谢55

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本文编号：384885