基于聚类的教育资源个性化信息服务

论文摘要

随着教育信息化的深入,教育资源建设取得了不少的成就,但与此同时,一些深层次,结构性的问题逐步凸现出来,成为制约教育资源建设的瓶颈。教育资源建设中对技术要求高,人文关怀环节关注少;资源种类数量越来越多,在琳琅满目的资源面前,用户很容易迷失方向,无法很快地定位到自己所需求资源的位置。在此背景下,教育资源个性化信息服务的相关研究具有重要的意义。首先,本文详细概述了论文的研究背景和相关的理论基础;然后,对实现教育资源个性化信息服务过程中的核心问题进行了详细的论述;此后对基于聚类个性化信息服务技术的改进进行了探讨;在以上的基础上,本文提出了一种基于用户聚类教育资源个性化推荐系统的实现方案,并对实现过程中的核心技术进行了详细的论述;最后依据上面提出的方案,以南京师范大学图书馆的部分学生图书借阅记录为基础,我们实现了一种简单的实验系统。实验结果证明了本文提出的系统设计方案和聚类对传统的个性化信息服务技术改进的可行性。本文的主要贡献利用聚类对传统个性化信息服务技术进行了改进,并提出了一种可行的基于用户聚类的教育资源个性化推荐系统的具体实现方案。

论文目录

• 摘要
• Abstract
• 第一章绪论
• 1.1 论文研究背景
• 1.1.1 当前资源建设出现的问题
• 1.1.2 教育资源建设中技术化与人文关怀的关系
• 1.2 个性化信息服务技术
• 1.2.1 个性化信息服务技术的兴起的背景
• 1.2.2 个性化信息服务的特点
• 1.2.3 个性服务信息服务与人文关怀
• 1.3 教育资源服务
• 1.3.1 教育资源的概念
• 1.3.2 教育资源服务的分类
• 1.3.3 教育资源个性化信息服务
• 1.4 论文的研究内容及组织结构
• 1.4.1 论文的研究内容
• 1.4.2 论文的组织结构
• 第二章 实现教育资源个性化信息服务的核心问题
• 2.1 教育资源表示
• 2.1.1 教育资源表示概述
• 2.1.2 面向教育资源的元数据
• 2.2 用户模型
• 2.2.1 用户模型的定义
• 2.2.2 用户模型的表示
• 2.2.3 用户模型信息的收集
• 2.2.4 用户模型的构建技术
• 2.2.5 用户模型的更新
• 2.3 推荐机制
• 2.3.1 基于数据挖掘的推荐技术
• 2.3.2 基于内容过滤的推荐技术
• 2.3.3 基于协同过滤的推荐技术
• 第三章 基于聚类的个性化信息服务技术
• 3.1 聚类分析的基本概念
• 3.2 聚类算法
• 3.2.1 主要的聚类算法分类
• 3.2.2 模糊聚类
• 3.3 基于用户聚类传统推荐算法的改进
• 3.3.1 协同过滤算法存在的问题
• 3.3.2 基于用户聚类的协同过滤技术
• 第四章 一种基于用户聚类的协同过滤教育资源个性化推荐系统的设计
• 4.1 系统的体系结构
• 4.2 主要数据库的设计
• 4.2.1 教育资源特征库的设计
• 4.2.2 用户特征库的设计
• 4.2.3 用户资源访问信息库的设计
• 4.3 用户模型的生成与更新
• 4.4 相似用户的聚类
• 4.5 确定最近邻居集
• 4.6 产生推荐资源
• 第五章 实验设计及结果分析
• 5.1 实验设计
• 5.2 实验结果分析
• 总结与展望
• 参考文献
• 致谢
• 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况