基于本体的MOOC资源个性化推荐系统的研究
基于本体的个性化推荐系统研究与实现
基于本体的个性化推荐系统研究与实现作者：董林林杨传龙黄学波来源：《电脑知识与技术》2018年第04期摘要：在大数据、云计算、数据挖掘、人工智能等现代网络技术的飞速发展的科技背景之下，公共文化服务平台的建设缺乏互联网新技术的应用，网站服务不够便捷，不能更好的把握用户需求，不能为公众提供更优质的的公共文化服务。
尤其是，当前公共文化服务平台的建设缺乏对个性化服务的集成，不能有效的满足用户的个性化需求。
针对此问题，该文提出在公共文化服务集成平台中集成协同过滤技术为用户提供个性化活动推荐，同时基于知识本体，利用本体在语义查询扩展方面的优势为用户提供当前浏览活动相关的文化资料推荐。
关键词：公共文化服务；个性化推荐；协同过滤；本体中图分类号：TP311 文献标识码：A 文章编号：1009-3044（2018）04-0247-03Research And Implementation Of Personalized Recommendation System Based on OntologyDONG Lin-lin， YANG Chuan-long， HUANG Xue-bo（School of Computer Engineering， Qingdao Technological University， Qingdao 266033，China）Abstract：In big data， cloud computing， data mining， artificial intelligence and modern network technology the rapid development of science and technology under the background of application， the construction of public cultural service platform for the lack of new technology of the Internet， web service is not convenient， can better grasp of user needs， can provide better public cultural services for the public. In particular， the current construction of public cultural service platform lacks the integration of personalized services， and can not effectively meet the user's personalized needs. Therefore， to solve this problem， this paper proposes integrated collaborative filtering recommendation to provide users with personalized activities in public cultural service integration platform Based on knowledge， ontology， semantic query expansion in the advantage of providing the information related to the current browsing activities for users to recommend the use of ontology.Key words： Public cultural services； Personalized recommendation； Collaborative filtering； Ontology1 概述现如今，为满足人们的个性化需求，个性化推荐技术已经广泛的应用在电子商务、社交网络、各种视频音乐网站等领域，例如 Amazon，淘宝，豆瓣等，都在不同程度上采用了个性化推荐系统[1]。
基于MOOC的个性化学习模式研究
基于MOOC的个性化学习模式研究第一篇：基于MOOC的个性化学习模式研究基于MOOC的个性化学习模式研究作者简介作者简介：史龙珍（1987-），女，东北师范大学计算机科学与信息技术学院硕士研究生，研究方向为媒体文化。
0引言自2001年美国MIT开展以开放、共享为理念的“开放教育资源”（Open Educational Resource）运动以来，MIT就在网上放置了大量供人们免费学习的课程。
2012年，在“开放教育资源”这一领域再次掀起新的高潮，由Udacity、Coursera、edX相继为学习者提供的大规模开放在线教育课程（Massive Online Open Course，简称MOOC）和在线支持服务受到学习者的欢迎，给远程教育带来了新的生机和希望，2012年也因此被成为MOOC元年［1］。
MOOC的出现顺应了教育全球化和信息化大趋势，学习者可以根据自己的需求随时随地选择自己所需信息资源。
如何更好地利用该平台筛选出自己所需要的内容并达到学习目标，是MOOC平台需要解决的根本问题，而基于MOOC的个性化学习模式建构则是解决该问题的有效途径。
1MOOC起源及含义1.1MOOC起源MOOC这个概念由大卫•科米尔（Dave Cormier）和布赖•恩亚历山大（Bryan Alexander）于2008年首次提出。
后来乔治•西门思（George Siemens）和斯蒂芬•道恩斯（Stephen Downes）为25名付费学生获取学分而开设了一门在线课程，此时，来自世界各地的2 300名学生免费注册并参与了该课程。
该课程以每周不同主题的方式进行，同时网站提供相应的学习材料。
学习者随意选择自己喜爱的工具围绕学习主题进行交流，同时共享自己的学习资源。
2011年底，达芙•科勒（Daphne Koller）和吴恩达共同协作合办了Coursera［2］。
Coursera的宗旨是与顶尖大学共同合作来为世界各地学习者提供免费的网络公开课程。
在线教育平台中的个性化学习推荐系统研究
在线教育平台中的个性化学习推荐系统研究个性化学习推荐系统在在线教育平台中的研究和应用呈现出日益重要的趋势。
随着大数据技术的发展和教育信息化的深入推进，许多在线教育平台开始将个性化学习推荐系统整合进教学环境中，以提供学生个性化的学习资源和学习路线。
本文将从个性化学习推荐系统的意义、功能和实现方式等方面进行探讨，并对其未来发展趋势进行展望。
首先，个性化学习推荐系统在在线教育平台中的研究具有重要的意义。
传统的线下教育往往采用统一的教材和统一的教学方法，无法满足不同学生的个性化学习需求。
而在线教育平台能够根据学生的个人特点和学习需求，为其推荐符合其兴趣和能力水平的学习资源，提供个性化的学习支持和指导。
通过个性化学习推荐系统，学生能够更加高效地学习，提高学习兴趣和学习动力，更好地适应学习环境。
其次，个性化学习推荐系统具有多样化的功能。
首先，个性化学习推荐系统能够根据学生的学习兴趣为其推荐相关的学习资源。
这样，学生可以更加方便地找到适合自己的学习材料，从而更好地理解和消化学习内容。
其次，个性化学习推荐系统能够根据学生的学习进度和能力水平，为其推荐合适的难度和深度的学习资料，帮助学生更好地掌握知识。
此外，个性化学习推荐系统还可以根据学生的学习历史和行为模式，提供学习路线建议和学习反馈，引导学生进行有效学习。
在实现个性化学习推荐系统时，多种技术和方法可以被应用。
首先是基于协同过滤的推荐算法，该算法基于用户历史行为和其他用户的行为模式来推荐学习资源。
其次是基于内容过滤的推荐算法，该算法通过分析学习资源的内容特征和学生的学习兴趣来进行推荐。
此外，还可以采用混合推荐算法，结合多种推荐技术和方法，以提供更加准确和个性化的推荐结果。
同时，用户反馈和评估也是推荐系统中重要的一环，通过分析学生对推荐结果的反馈和评价，可以进一步优化和改进个性化学习推荐系统的效果。
个性化学习推荐系统在未来的发展中还面临一些挑战和机遇。
首先，随着在线教育的普及和发展，个性化学习推荐系统将面临海量的学习资源和用户数据，如何从这样的大数据中提取有用的信息，并实现快速而准确的推荐成为一个关键问题。
在线教育平台的个性化学习资源推荐系统研究
在线教育平台的个性化学习资源推荐系统研究一、引言随着互联网的快速发展和普及，在线教育平台成为了现代教育的重要组成部分。
然而，由于在线教育平台上拥有大量的学习资源，对于学生来说，从中找到适合自己的学习资源是一项具有挑战性的任务。
因此，个性化学习资源推荐系统在在线教育平台中的研究与应用变得十分重要。
二、研究背景与意义1. 在线教育平台的发展与挑战在过去几年中，在线教育平台迅猛发展，为学生提供了灵活的学习方式和广泛的学习资源。
然而，学生在平台上往往面临着信息过载和资源冗余的问题。
个性化学习资源推荐系统可以帮助学生更快速地找到适合自己的学习资源，提高学习效果。
2. 个性化学习资源推荐系统的意义个性化学习资源推荐系统可以根据学生的学习兴趣、学习风格和知识水平，智能地为学生推荐最适合他们的学习资源。
这有助于提高学生的学习动力、兴趣和积极性，提升学习效果和体验。
三、研究现状与问题分析1. 个性化学习资源推荐系统的分类与应用目前，个性化学习资源推荐系统主要分为基于内容的推荐系统和基于协同过滤的推荐系统。
这些系统已经在在线教育平台中得到了广泛的应用。
然而，这些系统仍然存在一些问题，如推荐准确性和个性化程度的不足。
2. 研究问题分析针对现有系统存在的问题，本研究旨在提出一种更精准、有效的个性化学习资源推荐系统，在提高推荐准确性的同时，也增加推荐的个性化程度，更好地满足学生的学习需求。
四、研究方法与技术1. 数据收集与预处理收集在线教育平台上的学习资源数据，并进行预处理，包括去除噪声、填充缺失值等。
2. 特征提取与分析根据学生的学习兴趣、学习风格和知识水平等特征，提取有效的特征，并进行分析。
3. 模型选择与训练针对个性化学习资源推荐的特点，选择合适的推荐模型，并使用机器学习算法进行训练和调优。
4. 系统实现与评估基于所选择的模型，实现个性化学习资源推荐系统，并对系统进行评估，包括准确性、个性化程度和用户满意度等指标。
基于MOOC面向个性化学习的课程实训模式构建研究
基于MOOC面向个性化学习的课程实训模式构建研究随着技术的进步和人们对教育的要求不断提高，个性化教育成为了近年来教育领域研究的热点之一。
MOOC（大规模开放在线课程）、人工智能、大数据等技术的发展为个性化学习提供了技术支持，因此，在MOOC上构建面向个性化学习的课程实训模式非常必要。
本文研究了MOOC的优势和现有的MOOC课程实训模式，结合个性化学习的需求提出了面向个性化学习的MOOC课程实训模式的构建。
一、MOOC的优势1.高质量的教育资源。
MOOC的课程教材来源于优秀的大学和名师，课程内容得到了精心设计和开发，质量有保证。
2.方便的在线学习环境。
MOOC支持在线学习，不受时间和地点的限制，学生可以根据自己的时间和兴趣进行学习。
3.与时俱进的教学方式。
MOOC利用互联网技术改变了传统的教学方式，采用多媒体、互动等方式，教学内容丰富多彩。
4.大众化的教育形式。
MOOC的课程内容对大众开放，任何人都可以参加学习，而且免费。
二、现有的MOOC课程实训模式MOOC的课程实训模式不同于传统的课堂教学和实验室实践，因此需要创新实训模式。
目前，MOOC上的课程实训模式主要有以下几种：1.基于任务的学习方式。
任务是MOOC实训的核心，学生通过自主完成任务来掌握知识和技能。
2.基于协作的学习方式。
MOOC的课程实训需要多人协作完成，学生需要在团队中合作、分享经验，提高实践能力。
3.基于个性化评价的学习方式。
通过对学生个性化的任务完成情况进行评价，可以促进学生的个性化学习和提高，同时也能反馈教师和课程设计者在课程开发中的不足。
四、结论面向个性化学习的MOOC课程实训模式的构建需要充分利用MOOC的优势，建立基于任务、个性化协作和个性化评价的学习方式，打造学生能够自主学习、自主选择、自主创新的个性化学习环境。
这种个性化学习环境对于学生的发展和未来的职业发展具有重要的意义。
个性化学习资源精准推荐系统设计研究
个性化学习资源精准推荐系统设计研究【摘要】本文针对个性化学习资源精准推荐系统设计进行研究。
引言部分介绍了该研究的背景，研究目的和意义。
在首先概述了个性化学习资源推荐系统的整体框架，然后详细介绍了数据收集与处理、推荐算法设计与实现、系统性能评估和用户体验优化等方面。
在总结了研究成果并指出存在的问题与展望，最后提出了未来发展方向。
本研究旨在帮助用户更快速、准确地获得适合自己学习需求的资源，提升个性化学习的效果和用户体验。
【关键词】个性化学习资源、精准推荐系统、设计研究、引言、正文、结论、背景介绍、研究目的、意义、概述、数据收集与处理、推荐算法设计与实现、系统性能评估、用户体验优化、研究成果总结、存在问题与展望、未来发展方向。
1. 引言1.1 背景介绍个性化学习资源精准推荐系统设计研究旨在借助先进的推荐算法和技术，为用户提供个性化、精准的学习资源推荐，以满足用户不同的学习需求和兴趣。
随着移动互联网和人工智能技术的飞速发展，个性化推荐系统在教育领域的应用日益普遍，为教育教学带来了新的机遇和挑战。
当前，传统的教育教学模式存在着诸多问题，比如教学资源的质量参差不齐、学习内容的讲解方式单一、学习者的个性化需求得不到很好的满足等。
而个性化学习资源精准推荐系统的引入可以有效地解决这些问题，通过分析用户的学习行为和兴趣，为用户匹配最适合的学习资源，提升学习效果和用户体验。
本研究旨在设计并实现一套个性化学习资源精准推荐系统，通过对用户数据的收集与处理、推荐算法的设计与实现、系统性能的评估以及用户体验的优化，为用户提供更加个性化、精准的学习资源推荐服务，促进教育教学的不断改进和优化。
1.2 研究目的研究目的：本研究旨在设计和研究个性化学习资源精准推荐系统，以解决传统教育资源推荐存在的问题和挑战。
具体目的包括：1. 提高教育资源的匹配度和个性化，满足不同用户的学习需求和偏好，提升用户学习效果和体验；2. 探索推荐系统的数据收集与处理方法，构建高质量的用户学习行为数据集，为推荐算法提供可靠的数据支撑；3. 设计和实现有效的推荐算法，结合用户行为分析、内容相似度计算等技术手段，实现精准推荐；4. 评估系统性能，检验推荐系统的准确性、实时性和稳定性，为系统优化提供参考；5. 优化用户体验，提升用户对推荐系统的接受度和满意度，培养用户长期使用的习惯。
个性化学习资源精准推荐系统设计研究
个性化学习资源精准推荐系统设计研究随着教育技术的发展，个性化学习资源的需求也越来越迫切。
人工智能和大数据分析的应用使得教育机构可以更好地了解学生的学习水平和兴趣，从而为学生提供更加有效的学习资源。
本文将研究个性化学习资源的精准推荐系统设计，以提高学生的学习效果和满意度。
首先，我们需要收集学生的各种数据，包括学生的学习记录、学习兴趣、学习目标等。
这些数据可以通过学生的学习历史记录、问卷调查和其他数据收集方法获取。
学习历史记录是最重要的数据来源，它可以告诉我们学生的学习水平和知识点理解程度。
问卷调查则可以了解学生的学习兴趣和目标，这些信息对于个性化推荐也非常有用。
接下来，我们需要对收集的数据进行分析和挖掘。
这个过程可以使用机器学习和大数据分析技术。
机器学习可以对学生的学习记录进行分析，确定学生的学习偏好和理解程度，以便推荐适当的学习资源。
大数据分析可以对大量的学习数据进行分析和挖掘，以发现学生可能感兴趣的课程和主题。
然后，我们需要设计一个推荐算法，根据收集的数据和分析结果，为学生推荐适当的学习资源。
推荐算法有很多种，包括基于内容的推荐、基于协同过滤的推荐、深度学习等。
我们需要选择最适合学生需求的算法，同时结合学生的学习历史记录和兴趣，进行精准推荐。
最终的推荐结果需要与学生的学习目标相一致，从而提高学生的学习效果和满意度。
最后，我们需要设计一个用户接口，方便学生使用个性化学习资源精准推荐系统。
用户接口需要易于操作和清晰明了，以便学生快速找到推荐的学习资源。
同时，用户界面也需要提供适当的反馈机制，以便学生可以对推荐算法和推荐结果提供反馈和建议。
总之，个性化学习资源精准推荐系统的设计需要收集学生的学习数据，使用机器学习和大数据分析技术进行分析和挖掘，选择适合学生需求的推荐算法，设计用户界面方便学生使用，并提供适当的反馈机制。
这样的系统将会大大提高学生的学习效果和满意度，促进教育技术的快速发展。
个性化学习资源精准推荐系统设计研究
个性化学习资源精准推荐系统设计研究1. 引言1.1 背景介绍随着互联网技术的不断发展和普及，人们获取信息的方式也发生了巨大变化。
传统的教育模式已经无法满足人们日益增长的学习需求，个性化学习资源的需求也日益显现。
个性化学习资源推荐系统应运而生，它以用户为中心，通过分析用户的个性化需求和行为，为用户提供符合其学习需求的资源推荐。
随着信息量的爆炸式增长，用户在获取学习资源时常常感到困惑和迷茫，传统的搜索引擎和推荐系统往往无法满足用户的个性化需求。
研究和设计一套个性化学习资源精准推荐系统势在必行。
通过个性化推荐算法的设计和优化，可以更好地发掘用户的学习喜好和行为特征，为用户提供更精准、更个性化的学习资源推荐服务。
1.2 研究目的本研究的目的是通过设计和实现个性化学习资源推荐系统，提高教育教学的效率和质量。
当前教育领域存在着传统的统一教学模式难以满足不同学生需求的问题，个性化学习资源推荐系统的建立可以针对每位学生的特点和学习需求进行个性化推荐，帮助学生更快更准确地获取适合自己的学习资源，提高学习效果和学习动力。
个性化学习资源推荐系统还可以帮助教师更好地了解学生的学习情况，及时调整教学内容和方式，实现教育教学的精准化和人性化。
本研究旨在借助个性化推荐算法和技术手段，打造一个智能化、个性化的学习资源推荐平台，促进教育教学的改革与发展。
1.3 研究意义个性化学习资源精准推荐系统的研究意义主要体现在以下几个方面：个性化学习资源推荐系统可以提高学习效率和质量，通过分析用户的学习行为和兴趣偏好，系统可以为用户提供更加符合其个性化需求的学习资源。
这样不仅能够减少用户在搜索学习资源上的时间成本，更能够提高学习的针对性和深度，从而有效提升学习效果。
个性化学习资源推荐系统有助于拓展用户的学习视野和领域，通过为用户推荐跨学科、多样化的学习资源，可以帮助用户更全面地了解知识和信息，促进知识的交叉和融合，培养用户的综合素养和创新能力。
个性化学习资源精准推荐系统设计研究
个性化学习资源精准推荐系统设计研究随着互联网的飞速发展，教育领域也逐渐进入了数字化、网络化时代。
个性化学习是当前的热门话题，越来越多的学习者希望根据自身的需求和兴趣进行学习，而不是被统一的教学模式框定。
为了满足学习者的需求，提高学习效果以及效率，个性化学习资源推荐系统应运而生。
1. 用户需求：个性化学习资源推荐系统的关键在于对用户需求的精确把握。
在推荐系统中，对用户进行分类，获取用户的学习需求和兴趣是非常重要的。
因此，在推荐系统的设计中，考虑如何从多个维度对用户进行分类和分析，如用户的学科方向、学习阶段、兴趣爱好等等，通过用户的历史学习活动数据，不断优化分类方法，提高推荐精准度。
2. 学习资源分析：个性化学习资源的推荐需要建立在对学习资源的深度分析的基础上。
通过对现有学习资源的分类和整合，形成一套有机的知识体系，用户可以根据不同的学习目标和学科方向，选择合适的学习资源进行学习。
同时，对学习资源进行优化，更新和替换，确保学习资源的时效性和优质性。
3. 推荐算法研究：算法是个性化推荐系统的核心。
常见的算法有基于协同过滤的推荐算法、基于内容的推荐算法、基于深度学习的推荐算法等等。
在个性化学习资源推荐系统的设计中，需要结合不同的算法特点，针对不同的应用场景和学习目标，采用不同的推荐算法进行学习资源的推荐。
4. 用户反馈机制:学习者的反馈能够为推荐系统提供有效的信息。
通过学习者的反馈，可以了解学习者的需求和推荐算法的准确性，并及时优化推荐算法，提高推荐质量。
因此，在个性化学习资源推荐系统的设计中，应该加入用户反馈机制，让学习者可以对学习资源进行评价、评论、推荐等反馈行为，为推荐系统的优化提供有力支持。
在整个推荐系统的设计和实现过程中，需要对用户的隐私和数据安全方面加以重视。
在获取用户学习数据时，需要尊重用户的意愿，并采取相应的数据加密措施，保证用户个人信息和学习数据的安全。
总之，个性化学习资源精准推荐系统设计的核心是理解用户需求，对学习资源进行深度分析和分类，研究推荐算法并加入用户反馈机制。
个性化学习资源精准推荐系统设计研究
个性化学习资源精准推荐系统设计研究为了满足不同学生不同的学习需求，个性化学习已经成为了现代化教育中的一种趋势。
而个性化学习的核心就是个性化学习资源的精准推荐，因此个性化学习资源精准推荐系统设计研究成为了当前研究的热点。
1.问题定位个性化学习资源精准推荐系统的主要目标在于：精准推荐符合学生的素质、规划和优势等的资源，通过推荐的资源让学生的学习效果更好。
该系统面临的主要问题在于多种不确定因素，例如复杂的学习环境，学习目标的差异性，学生学习能力、兴趣爱好的差异性等，因此如何设计并实现有效的个性化推荐算法是需要解决的问题。
2.个性化推荐算法个性化推荐算法是个性化学习资源精准推荐系统中不可或缺的部分，其主要任务是根据学生的历史学习数据分析学生的学习习惯、兴趣爱好、学习偏好等，从而建立个性化推荐模型，实现精准推荐。
常用的算法包括基于内容的过滤算法、基于协同过滤算法、基于深度学习的推荐算法等。
基于内容过滤算法：该算法根据学生的历史学习数据，提取其中的关键词、标签等元素，通过计算相似度推荐与学生兴趣相关的资源。
基于协同过滤算法：该算法依赖于多个用户的行为数据，通过学生与其他用户的相似性进行推荐。
基于深度学习的推荐算法：该算法利用深度学习模型对学生的历史学习数据进行分析和处理，得到关于学生兴趣、学习偏好等的隐含特征，从而精准推荐。
3.个性化推荐系统实现流程(1)数据收集：收集学生的学习历史数据，包括学习记录、成绩记录、兴趣爱好等数据。
(2)特征提取：将学生的历史数据转化为特征向量，并且为每一个特征化组成向量，用于后续的算法处理。
(3)相似性计算：利用求解欧几里得距离、余弦相似度等算法计算每一个样本与目标样本之间的相似度。
(4)推荐结果排序：将计算出来的推荐结果进行排序，得到最终的个性化推荐结果。
4.个性化推荐系统设计思路(1)用户画像：根据学生的历史数据对学生的兴趣、特长、学习习惯等进行分析，建立学生的画像。
在学生学习过程中不断更新用户画像。
个性化学习资源精准推荐系统设计研究
个性化学习资源精准推荐系统设计研究个性化学习资源精准推荐系统是一种能够针对用户的个性化需求，根据学习情况和偏好，自动推荐相关学习资源的应用系统。
该系统在教育、培训等领域有着广泛的应用前景。
本文针对个性化学习资源精准推荐系统进行设计研究，分别从需求分析、系统架构、关键技术等方面进行论述。
一、需求分析个性化学习资源精准推荐系统的核心目标是为用户提供最适合自己的学习资源，并帮助用户更快、更高效地学习。
在需求方面，系统需要具有以下五个方面：1. 个性化需求分析。
系统需要能够针对用户的学习需求，进行多维度的分析，包括用户的学习目的、学习水平、个性特点、兴趣爱好等方面。
2. 学习资源分类管理。
系统需要能够对学习资源进行分类管理，包括学科专业、学习格式、难度等方面，以便系统更好地对用户需求进行分析。
3. 推荐算法和模型。
系统需要通过机器学习、数据挖掘等技术，构建出精准的推荐算法和模型，以便自动推荐最适合用户的学习资源。
4. 优秀学习资源收集。
系统需要收集和整理精品的学习资源，包括书籍、视频、课件、案例等多种类型，以便为用户提供最优质的学习资源。
5. 用户行为监测和反馈。
系统需要监测用户的学习行为，并及时进行反馈，以便系统能够更好地理解用户的需求和学习状态，并根据此做出更精准的推荐。
二、系统架构个性化学习资源精准推荐系统需要分为三层结构，包括数据层、应用层和展示层。
1. 数据层。
该层主要包括数据挖掘和存储两个方面。
其中，数据挖掘主要负责对用户的行为数据进行分析和处理，而数据存储则需要保证数据的安全、有序和高效。
2. 应用层。
该层主要负责推荐算法和模型的构建和实现，以及用户行为监测和反馈业务的实现。
3. 展示层。
该层主要包括用户界面和用户体验处理两个方面。
其中，用户界面需要用户友好、简洁、易用，而用户体验处理则需要实现页面渲染、异常处理等相关功能。
三、关键技术个性化学习资源精准推荐系统需要运用多种技术手段，包括机器学习、数据挖掘、大数据处理等方面。
个性化学习资源精准推荐系统设计研究
个性化学习资源精准推荐系统设计研究随着教育技术的发展和个性化教育理念的普及，越来越多的教育机构开始使用个性化学习资源推荐系统来满足学生个性化学习的需求。
个性化学习资源推荐系统能够根据学生的学习风格、兴趣爱好、学习水平等特点，为其推荐最合适的学习资源。
本文将对个性化学习资源推荐系统的设计和研究进行讨论。
个性化学习资源推荐系统需要收集学生的相关信息。
通过问卷调查、测试评估、学习行为记录等方式，系统可以了解学生的学习偏好、学习成绩、学习进度等信息。
这些信息是进行个性化推荐的基础。
然后，个性化学习资源推荐系统需要建立学习资源的知识图谱。
知识图谱是将学习资源按照一定的规则进行分类、组织和关联的一种数据结构。
通过知识图谱，系统可以更好地理解学习资源之间的关系，从而为学生推荐最合适的学习资源。
接下来，个性化学习资源推荐系统需要建立学生模型。
学生模型是根据学生的学习特点和需求建立的一种模型，用于描述学生的学习状态和学习需求。
学生模型可以通过机器学习算法建立，基于学生的历史学习数据进行训练和优化。
在推荐算法方面，个性化学习资源推荐系统可以使用基于内容的推荐算法和基于协同过滤的推荐算法。
基于内容的推荐算法通过分析学习资源的内容和学生的学习特点，来进行个性化推荐。
基于协同过滤的推荐算法通过分析学生的历史行为和其他学生的行为，来进行个性化推荐。
这两种推荐算法可以结合使用，从而提高推荐的准确性和精度。
个性化学习资源推荐系统还需要进行实时的推荐和反馈。
系统可以根据学生的学习行为和反馈信息，不断调整和优化推荐策略。
系统还可以根据学生的学习进度和成绩，向教师和家长提供相应的辅助决策。
个性化学习资源推荐系统可以通过收集学生信息、建立知识图谱和学生模型、使用推荐算法和进行实时推荐和反馈等方式，来为学生提供最适合的个性化学习资源。
这对于提高学习效果和培养学生的自主学习能力具有重要意义。
基于MOOC面向个性化学习的课程实训模式构建研究
基于MOOC面向个性化学习的课程实训模式构建研究随着互联网技术的发展和教育理念的变革，MOOC（Massive Open Online Course，即大规模开放在线课程）已经成为现代教育的新趋势。
在传统课堂教学的基础上，MOOC提供了更加灵活和自主的学习方式，满足了不同学习者的个性化学习需求。
个性化学习是指根据学习者的兴趣、能力、背景等个体差异，为其量身定制学习内容和学习路径的一种教育方式。
在MOOC中，个性化学习可以通过以下几个方面来实现：MOOC平台可以提供多样性的课程内容。
学习者可以根据自身的兴趣和需求，在众多课程中选择适合自己的学习内容。
学生可以选择学习（X）学科的基础课程，以便掌握相关知识和技能。
MOOC平台可以根据学习者的学习进度和能力调整学习路径。
通过分析学习者的学习行为和学习数据，MOOC平台可以为学习者提供个性化的学习建议和辅导。
学习者可以根据自己的学习进度和能力，选择适合自己的学习活动和任务。
MOOC平台可以提供多样化的学习资源和学习工具，满足不同学习者的学习需求。
对于对图表感兴趣的学习者，MOOC平台可以提供更多的图表相关的学习资源和实践项目。
对于对编程感兴趣的学习者，MOOC平台可以提供相关的编程教学资源和在线编程工具。
MOOC平台可以建立学习者社区，促进学习者之间的互动和合作。
学习者可以通过在线讨论、合作项目等方式，交流和分享学习经验和学习成果。
通过与其他学习者的互动和共享，学习者可以更好地发展自己的学习能力和学习兴趣。
基于MOOC的个性化学习可以有效地提高学习者的学习效果和学习动力。
通过满足学习者的个性化学习需求和提供个性化的学习支持，MOOC可以帮助学习者更好地发展自己的学习能力和培养自己的学习兴趣。
未来，随着MOOC技术和教育理念的不断创新和发展，MOOC 的个性化学习模式将愈发完善，并且在教育领域发挥更大的作用。
基于开放学习资源的个性化学习推荐研究
基于开放学习资源的个性化学习推荐研究概述在当今信息爆炸的时代，人们在学习过程中往往面临着信息过载的问题。
为了更好地满足个体学习者的学习需求，个性化学习推荐系统应运而生。
本文将探讨基于开放学习资源的个性化学习推荐的研究现状、方法和应用，旨在提供更好的学习体验和效果。
1. 研究现状个性化学习推荐系统是一种基于学习者的学习需求和个性化特征，通过分析、挖掘和利用学习者的个性化信息，为其提供个性化的学习资源和服务的系统。
在过去的几十年中，个性化学习推荐系统在电子商务、社交媒体等领域得到了广泛的应用和研究。
然而，基于开放学习资源的个性化学习推荐系统的研究相对较少。
2. 方法（1）数据采集：基于开放学习资源的个性化学习推荐系统需要大量的学习资源数据。
通过采集开放学习资源的相关属性和特征，建立学习资源的信息库。
（2）学习者建模：学习者个性化信息的采集和建模是个性化推荐系统的关键。
通过分析学习者的学习行为、兴趣和特征，建立学习者的个性化模型。
（3）资源推荐：基于学习者的个性化模型和学习资源的信息库，利用机器学习算法、数据挖掘技术等方法，为学习者提供个性化的学习资源推荐。
3. 应用基于开放学习资源的个性化学习推荐系统可应用于以下场景：（1）在线教育平台：根据学习者的兴趣和学习习惯，推荐适合其个性化需求的学习资源，提高学习者的学习效果。
（2）自主学习平台：为学习者提供个性化的学习路径和学习资源，根据其学习进度和兴趣调整学习推荐内容，提高学习的自主性和效果。
（3）职业培训平台：基于学习者职业发展需求和兴趣，提供个性化的职业培训推荐，帮助学习者提升职业技能和竞争力。
4. 挑战和未来发展方向（1）数据质量问题：开放学习资源的数据质量参差不齐，如何过滤噪音数据、提高数据质量是一个挑战。
（2）学习者模型建立：如何全面准确地建立学习者的个性化模型，包括兴趣、学习行为等方面，是一个亟需解决的问题。
（3）个性化推荐算法改进：如何提高个性化推荐算法的准确性和适应性，进一步提高学习者的满意度和学习效果，是未来的研究方向。
个性化学习资源精准推荐系统设计研究
个性化学习资源精准推荐系统设计研究个性化学习资源精准推荐系统是一种根据用户的个性化需求和学习情况，推荐适合用户的学习资源的系统。
本文旨在设计一个个性化学习资源精准推荐系统，并进行相关研究。
1. 引言个性化学习资源推荐系统是为了满足不同用户的学习需求而设计的，通过分析用户的学习历史、兴趣爱好等信息，提供符合用户需求的学习资源，提高学习效率和学习成果。
本文将首先介绍个性化推荐系统的背景和意义，然后探讨个性化学习资源推荐系统的设计和实现。
2. 相关研究个性化推荐系统是一个广泛研究的领域，已经有很多研究者针对不同领域的个性化推荐系统进行了研究和实践。
对于个性化学习资源推荐系统，可以借鉴其他领域的研究成果，如电商领域的商品推荐系统、新闻领域的新闻推荐系统等。
3. 系统设计（1）用户画像个性化学习资源推荐系统需要建立用户画像模型，对用户的兴趣爱好、学习历史等信息进行分析和建模。
可以通过用户浏览记录、学习历史、填写问卷等方式获取用户信息，并通过机器学习和数据挖掘的方法进行用户画像建模。
（2）学习资源标签化对学习资源进行标签化是个性化推荐的基础，可以通过人工标注和自动标注的方式对学习资源进行标签化。
标签可以包括学科、难度级别、教学方法等，通过标签化可以方便对学习资源进行分类和查询。
（3）推荐算法个性化推荐系统的核心是推荐算法，根据用户画像和学习资源的标签，选择合适的推荐算法进行推荐。
常用的推荐算法包括基于内容的推荐、协同过滤推荐、混合推荐等。
可以根据具体情况选择合适的算法进行推荐。
（4）评估指标为了评估个性化推荐系统的性能，需要定义评估指标。
常用的评估指标包括准确率、召回率、覆盖率、多样性等。
通过评估指标可以评估推荐系统的准确性和推荐效果。
4. 实验和评估为了验证个性化学习资源推荐系统的效果，可以进行实验和评估。
可以将推荐系统应用到实际的学习场景中，观察用户的学习行为和学习成果，评估推荐系统的效果和性能。
5. 结论个性化学习资源精准推荐系统的设计和研究是一个复杂而有挑战性的任务。
在线MOOC课程资源的个性化推荐系统研发
在线MOOC课程资源的个性化推荐系统研发发表时间：2019-08-30T10:31:04.453Z 来源：《知识-力量》2019年10月39期作者：李珂欣白梦雪张豪杰邵君[导读] 本项目研究在线MOOC课程资源移动推荐系统设计与实现，开发MOOC课程资源的个性化推荐和课程资源的检索阅读等功能。
旨在使得用户在一部联网的智能终端就可以不受时空限制，快速学习系统推送给自己的感兴趣的课程资源。
（大连东软信息学院信息与商务管理学院，辽宁大连 116023）摘要：本项目研究在线MOOC课程资源移动推荐系统设计与实现，开发MOOC课程资源的个性化推荐和课程资源的检索阅读等功能。
旨在使得用户在一部联网的智能终端就可以不受时空限制，快速学习系统推送给自己的感兴趣的课程资源。
关键词：MOOC个性化推荐引言：《国家中长期教育改革和发展规划纲要》的第二条“工作方针”中提出：“关心每个学生，促进每个学生主动地、生动活泼地发展，尊重教育规律和学生身心发展规律，为每个学生提供适合的教育。
” 这就表明我国目前教育的主要理念已从之前的刻板塑造转变到培养学生创造创新的能力上来。
培养学生的创新创造能力最主要是在课程上的创新。
在2012年“MOOC元年”的热潮下，国内外各大高校和专业人士也相继启动开放了相关课，让渴望获取知识的人们可以有机会通过网络学习世界名校的知名课程，新型的MOOC的教育模式引起了政府和高校的高度重视。
1.MOOC介绍随着网络和信息技术化迅速发展，作为传统教育的补充，在线教育在人们的生活中占据越来越高的比例，MOOC（Massive Open Online Course，大规模在线开放课程）已然成为当今世界中关于教与学的热点之一。
MOOC以其开放、平等、协作、分享的精神，吸引着广大学生和社会人士喜欢。
人们通过在线学习，取代了部分以往传统面授课堂，解决了空间和时间的限制，可以随时随地利用碎片时间进行学习。
2.系统架构及功能模块系统通过包含移动终端接入层，终端自适应普适接人服务层，易部署、易迁移的应用服务层，高效、可伸缩、可信的服务环境支撑层，这四个层次的系统架构完成用户通过互联网终端不受时空限制，随时随地享受系统中的课程资源。
基于本体的个性化信息推荐系统研究
基于本体的个性化信息推荐系统研究【摘要】本文从本体的概念出发，在分析传统信息推荐系统弊端的基础上，将本体与信息推荐系统融合，克服了传统信息推荐技术的不足之处，构建了基于本体的个性化信息推荐系统模型，使文档信息和用户模型的匹配成为了语义层次的匹配，以期能为提高信息推荐系统的精准度提供帮助。
【关键词】本体;个性化信息系统;信息推荐系统互联网近十来的飞速发展，使之成为了人们获取信息的主要渠道之一。
人们在互联网上获取信息不仅方便，而且得到的信息量比较全面，最重要的是互联网上的信息查询不受时间和空间的限制。
同时，网络信息的海量性增加了用户信息查询的负担，导致了人们很难在浩淼的信息海洋中找到自己真正感兴趣的信息。
用户对信息有不同的需求，而现在互联网对用户的表达相同的信息查询需求返回的是同样的信息内容，不会考虑用户的个性化。
在科技飞速发展的环境下，我们不仅要满足用户信息查询的方便性的要求，还要在实现这个前提下尽量保证返回信息的质量，这样个性化的信息服务就应时而生。
个性化的信息服务因能根据用户的不同信息查询需求返回用户真正感兴趣的信息而逐渐取代了传统的信息服务模式成为一种新的信息服务方式。
1.本体的概念及应用从20世纪90年代初ontology（本体）引入计算机领域以来，不同研究者给ontology（本体）的定义虽然形式各不相同，但从真正涵义上来讲都是统一的，他们都认为本体都是对一个共享的概念模型的形式化描述。
即本体的本质是概念模型。
它对某个领域的具体的现象或知识进行抽象，形成该领域人们共同认可的概念或知识及其之间的关系，最后形成计算机可读的一种描述。
简而言之，Ontology（本体）就是从不同层次形式化描述领域内的概念，概念含义及之间关系的理论，是领域内部各个概念之间进行交流的语义基础，这就把简单的术语明确到了某个领域。
本体是以获取所属领域内的知识，提供对该领域的共同理解为目标的。
本体是用计算机可以理解的形式化语言来描述概念的，解决了人与计算机，计算机与计算机之间的沟通问题，所以被应用在信息交流的很多领域。
个性化学习资源精准推荐系统设计研究
个性化学习资源精准推荐系统设计研究1. 引言1.1 研究背景现代教育领域正面临着各种挑战和机遇，随着信息技术的迅速发展，个性化学习资源的需求也越来越凸显。
传统的教学模式存在着统一教学内容、缺乏个性化引导等问题，无法充分满足学生的学习需求。
而个性化学习资源精准推荐系统的出现，为教育领域带来了全新的发展机遇。
个性化学习资源精准推荐系统能够根据学习者的兴趣、知识水平、学习习惯等个性化因素，为其推荐最适合的学习资源，帮助学生更高效地学习。
通过智能化的算法和数据分析，系统能够实现对学习者的个性化识别和推荐，提高学习者的学习积极性和学习效果。
个性化学习资源精准推荐系统对于提升教学效率、改善学习体验具有重要意义。
在当前教育大环境下，个性化学习资源精准推荐系统的设计和研究势在必行。
通过深入研究并不断优化推荐系统，可以更好地满足学生个性化学习需求，推动教育信息化发展，促进教育教学质量的提升。
本文旨在探讨个性化学习资源精准推荐系统的设计原理与关键技术，为教育领域的个性化学习提供新思路和新方法。
1.2 研究目的研究目的是通过设计和实现个性化学习资源精准推荐系统，为学习者提供更加个性化、智能化的学习资源推荐服务。
具体目的包括但不限于：1. 提高学习者的学习效率和学习成绩：通过根据学习者的个性化需求和兴趣推荐适合的学习资源，帮助学习者更高效地学习并提升学习成绩。
3. 节约学习者的时间和精力：通过精准推荐学习者感兴趣的学习资源，避免学习者浪费时间和精力在无关或不合适的学习内容上，从而节约学习者的时间和精力，提高学习效率。
4. 推动个性化学习的发展：个性化学习资源精准推荐系统的设计和研究将推动个性化学习的发展，促进教育领域的智能化和个性化教学模式的探索与创新。
1.3 研究意义个性化学习资源精准推荐系统设计研究的研究意义在于提高教育资源利用效率，促进个性化学习，提升学习者的学习体验和学习成效。
当前传统的教育资源推荐系统一般采用基于内容的推荐算法，不能充分满足学习者个性化学习需求，存在推荐结果精准度不高的问题。
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图 2 系统模块功能模块示意图
图 1 基于本体的 MOOC 资源个性化推荐系统体系结构
该推荐系统分为三个层次：应用层、服务层和数据层。 应用 层是平台和用户之间的桥梁。 用户可以通过应用层使用 MOOC
4.1 用户界面模块 用户 界面 模 块包括 了 浏览 资源、查 看 推荐资源、定 制 资源 等功能。 用户可以播放、下载 MOOC 资源，也可以查看课程的详 细信息，同时可以对资源进行评分。 用户还可以查看推荐系统 提供的个性化推荐结果，及用户提交个人需求信息后的定制结 果。 4.2 用户行为跟踪模块 用户行为 跟踪 模 块 主要通过 挖掘日志文件 所 记录 的用户 浏览、打开、下载 MOOC 资源的行为及 用户学习 各 个资源的 顺 序，分析出用户与用户之间、用户与资源之间的联系，以产生用 户对资源项目的隐式评分。 4.3 资源语义检索模块 用户有时候明确知道自己所需资源，此时为方便用户快速 定位，系统提供资源检索的功能。 检索方式分为基本检索和基 于本体的语义检索两种。 基本检索按题名、关键字、资源类型、 作者、所属课程、适用对象和资源格式等条件进行检索。 语义检 索可以依据本体扩展出相关的概念，检索出与 （ 下转第 130 页）
DOI:10.16707/ki.fjpc.2017.10.054
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UJIAN COMPUTER
基于本体的 MOOC 资源个性化推荐系统的研究
邱 波， 李义宁， 刘敏娴
（ 江苏师范大学智慧教育学院 江苏 徐州 221116） 【 摘 要】如何在海量增长的 MOOC 资源中找到适合自己的学习资源，是目前信息技术领域亟待解决的问题。 性化 推荐技术可以依据用户的特征和需求动态的为用户提供资源。 将本体和语义检索引入 MOOC 资源推荐系统，设计了基 于本体的 MOOC 资源个性化推荐系统，方便了资源的发现，提高了 MOOC 资源的使用效率。 【 关键词】本体；语义检索；个性化推荐；MOOC 0 引言 大规模开放式网络课程 MOOC 近年来迅猛发展，很多学校 和网站开设了 MOOC 平台供学生学习。 MOOC 有效融合了在线 学习、翻转学习和互助学习，成为现阶段网络学习的主要方向 [1] 。 网络上存在大量的 MOOC 平台和资源，这些资源五花八门， 质量良莠不齐。 如何从中挑选出适合自己学习的内容，已经成 为目前信息技术领域亟待解决的问题。 传统的信息搜索技术是 基于关键字的匹配，存在查准率和查全率不高的问题。 个性化 推荐系统依据用户的兴趣和需求对资源进行筛选，只将符合用 户兴趣和需求的信息资源呈现给用户。 1 本体 关于本体的定义，最著名并被引用的最为广泛的是由 Gru－ ber 提出的 “ 本体是概念化的明确的规范说明” [2]。 本体的目标是 捕获相关领域的知识，提供对该领域知识的共同理解，确定该 领域内共同认可的词汇，并从不同层次的形式化模式上给出这 些词汇 （ 术语）和词汇间相互关系的明确说明[3]。 本体的主旨是 知识的共享，方便用户和计算机之间的交流。 2 个性化推荐技术 个性化推荐技术可以依据用户的特征和需求动态的为用 户提供资源。 推荐系统通过分析用户的历史行为给用户的兴趣 建立模型， 从而主动推荐能够满足用户兴趣和需求的信息，可 以有效减少用户寻找资源所花的时间和精力[4]。 3 基于本体的 MOOC 资源个性化推荐系统体系结构 MOOC 教育为用户提供了新型的学习方式，在线教育应该 不仅仅提供信息发布的功能，还应在信息提供的智能型和交互 性方面有所提高。 本文结合 MOOC 教育的特点，提出一个基于 本体的个性化推荐系统，如图 1 所示。 资源，也可以通过平台为资源打分，进行信息反馈。 服务层是整 个系统的 核心部 分，主要为用户提供资源的分 类浏览 ，基于本 体的语义检索， 资源的定制推荐和资源的个性化推荐等功能。 数 据层是系统的基 石 ，存放了系统所需的全 部 信息，如用户信 息库，用户评分库，MOOC 资源库和本体库。 4 基于本体的 MOOC 资源个性化推荐系统功能模块设计 本系统在 普 通推荐系统的基 础 上，引 入 了本体技术，旨在 解决当前海量 MOOC 资源获取问题,将最符合学习者兴趣和特 征的资源推荐给用户。 系统功能模块主要有以下几个：用户界 面模块、用户行为跟踪模块、资源语义检索模块、资源分类浏览 模块、资源定制推荐模块、个性化推荐模块和本体管理模块，如 图 2 所示。
2017 年第 10 期
福建电脑
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语句应在哪个数据库中执行。 SQL 解析的代码，目前有较多开 源的可选，比如淘宝 TDDL 中就有提供。 此方法对原有代码的 侵入性 最低 ， 原先针 对 单 库 场景 的代码， 几乎 可以 原封 不 动 的 继续使用。 另一种需要修改代码，技术上依然使用传统技术。 思路是 构建 一个 事务 管理 器 ，应用 层 将 事务涉 及的多个 SQL， 写 在一 个 JSON 格式中，发送给事务管理器。 若要节约流量，可以将分 布式事务的所有 SQL 语句事先配置好，并为每个分布式事务分 配一个模版 ID，JSON 中只要指明用的是哪个模版，事务管理器 就知道 SQL 语句是什么。 配置中还需要为每个 SQL 提供一个 用于对冲回滚的 SQL。 JSON 包内容举例如下： ｛ SQL_TEMPLETE_ID:？ ,SQL_1_PARAM: {param1:value1 ,param2:value2, · · · · · · } ,SQL_2_PARAM: {param1:value1 ,param2:value2, · · · · · · } ｝ 模版配置中，还可以指明使用 SQL 中的哪个查询参数是去 确定数据库位置，不需要经过 SQL 解析获得，降低了 CPU 的消 耗。 但有些场景下，需要根据之前 SQL 的执行结果来确定后续 SQL，事先配置法难以实现。 3.2 缩短资源占用时间的办法 三阶段提交是二阶段提交的升级版，对资源占用时间有所 缩短，需要有数据库的支持。 本文不讨论此方案。 考察转帐这 一 案例 ， 因 为 转 出 动 作是容 易 对 冲 的， 转 入 动 作是 难 以对 冲 的，而 且 从 金额 的 转 出 到转 入，是 允许存 在一定