E-learning環(huán)境中個性化推薦系統(tǒng)研究.pdf

1、Internet技術(shù)的迅速發(fā)展，使得網(wǎng)絡(luò)逐漸成為人們獲取知識的主要途徑之一。近年來，E-learning的研究和應(yīng)用飛速發(fā)展，為用戶提供了前所未有的豐富的學習資源和靈活的學習方式。但由于種種原因，目前絕大多數(shù)E-learning系統(tǒng)仍以平臺為中心，僅僅將資源放在網(wǎng)上，使得學習者需要花大量的時間和精力去尋找感興趣的資源。學習者希望系統(tǒng)能夠根據(jù)他們特性的不同提供個性化服務(wù)。因此，設(shè)計并構(gòu)建個性化的E-learning環(huán)境逐漸成為眾多研究者關(guān)

2、注的熱點。在構(gòu)建個性化服務(wù)的技術(shù)中，利用Web挖掘和Agent技術(shù)是其中的一個研究方向。 當前，對E-learning環(huán)境中的個性化研究展開了大量的研究工作并取得了一定進展，已出現(xiàn)了實際應(yīng)用的個性化平臺。由于E-learning環(huán)境本身的復雜性，合理表示和及時了解學習者的學習需求、興趣愛好是基本和難以解決的問題，目前廣泛采用的表示方法依賴于對資源內(nèi)容的分析，而這本身就是一個難題。此外，使用高效的挖掘算法也能為推薦結(jié)果的有效性提供

3、強有力的保障。 本文的研究內(nèi)容包括：(1)結(jié)合E-learning環(huán)境的特殊性介紹了個性化服務(wù)的研究背景及意義，探討了個性化服務(wù)的必要性，總結(jié)出了應(yīng)用于E-learning環(huán)境中的推薦機制；(2)提出了基于時間間隔的用戶歷史信息劃分方法來表示用戶的興趣愛好，并給出了基于該劃分方式的用戶相似性度量方法；(3)提出了基于蟻群和遺傳算法的混合聚類算法，并對算法進行了詳細說明和實驗驗證；(4)構(gòu)建了基于Web挖掘和Agent技術(shù)的個性化