【摘 要】
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从教育大数据中为学习者提供个性化学习资源是缓解学习迷航、提升在线学习体验的有效途径。为实现精准的学习资源推荐,关键要整体考虑数据之间的复杂关系,对学习者、资源、情
【机 构】
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浙江工业大学教育科学与技术学院,华中科技大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目“基于多维关联分析的教育精准服务模式研究”(项目编号:71704160);浙江省教育厅一般课题“多维关联分析的个性化教育资源推荐及主动服务模式研究”(课题编号:Y201635710)
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从教育大数据中为学习者提供个性化学习资源是缓解学习迷航、提升在线学习体验的有效途径。为实现精准的学习资源推荐,关键要整体考虑数据之间的复杂关系,对学习者、资源、情境等进行多维关联分析。本研究引入张量理论构建"学习者—资源"融合张量,依据多维关联分析原理,采用高阶奇异值分解算法挖掘学习者和资源的关联关系,实现学习者和资源之间的精准匹配。通过9组不同规模数据的对比实验,发现多维关联分析方法的推荐性能均优于在推荐领域成熟应用的协同过滤算法,并且随着数据规模增大,其推荐性能愈优。多维关联分析方法有利于大数据环境下个性化学习资源精准推荐,提升在线教育质量和个性化学习效果。
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