基于学习者社交关系分析的在线教育资源P2P推荐方法研究

来源 :哈尔滨工业大学 | 被引量 : 0次 | 上传用户:ivyliucn
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随着新型教育模式在线教育的提出与普及,更多的学习者有机会到在线平台上进行访问和学习,相应地,平台积累了海量教学行为数据和知识资源,为平台自身的更新与完善提供了良好的基础。然而,现有的在线教育模式及教育平台还存在很多不足。例如,现有在线教育模式及教育平台均是以教育平台或教育资源为中心导致可供学习者选择的教育资源有限、学习者检索教育资源低效且教育资源难以与之需求匹配导致优质教育资源不能得到充分利用、现有在线教育平台不能为学习者有效整合线下教育资源与服务及全方位的整体学习规划、现有在线教育平台无法提供精准的个性化服务、以及传统在线教育平台中学习者交互性不足等。针对上述问题,本文提出了一种新型的智慧教育模式,即以学习者为中心的智慧教育模式,作为本文研究的基础,在此模式的应用场景下,考虑对学习者的相似性和他们之间的社交关系进行分析,从而用于学习资源的推荐,在优化传统的平台为学习者进行推荐的同时,强调学习者之间进行学习资源的分享和推荐,即本研究中提及的P2P推荐。具体地,本文给出了一种学习群组自动构建的方法,通过学习者之间相似性的判定,对学习群组进行划分;另外通过采用多维社交关系图模型的表示方法对学习者之间的复杂交互关系进行表示和描述,在此基础上进行权威学习者发现和学习伙伴推荐等。最后,研究中融合相似学习者聚类及社交关系分析,采用因子分解机模型为学习者进行学习资源推荐,通过模型训练的方式逐步提高其泛化能力,优化推荐的结果。本文研究过程中,使用课题组提供的真实数据集,经过预处理后,对其实验效果加以验证,并设计相应的对比实验对模型的性能进行直观展示和分析,同时也考虑了活跃学习者对于模型应用效果的影响。最终验证表明,本文中提出的学习群组划分及社交关系分析方法具有充分的合理性,研究中提出的推荐模型相比于传统模型有明显的改进和提升,从而为以学习者为中心的智慧教育模式的实现提供了方法和模型上的支撑。最后对研究方法加以应用,即设计并实现了初步的新型在线教育系统。
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