基于协同过滤技术的在线学习资源个性化推荐系统研究
2012-08-06分类号：TP391.3
【部门】浙江工业大学教科学院 现代教育技术研究所
【摘要】在线学习资源建设已经成为了当今数字化学习研究的热点问题。本文以学习过程中学习者学习行为和在线学习资源的特点为基础,结合协同过滤算法,设计了基于协同过滤技术的在线学习资源个性化推荐系统模型。实践证明,该模型可以更好地为学习者创造数字化学习环境,提高学习者的自主学习效率。
【关键词】协同过滤 个性化推荐 学习行为 自主学习
【基金】浙江省重大科技专项“浙江中小企业信息化服务平台关键技术研究及应用”(2009C11026); 国家社会科学基金“网络环境下个体行为与群体行为研究”(10BGL095); 教育部人文社会科学研究项目“虚拟社区中基于社会网络的知识共享机理及实证研究”(09YJC630207)的支持
【所属期刊栏目】中国远程教育
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