基于本體的學習內(nèi)容個性化推薦研究.pdf

1、隨著Internet的迅速發(fā)展，全球?qū)K身教育的需求以及現(xiàn)代遠程教育的深入開展，以異步教育方式為主要特征的e-Learning正成為Internet上的一種重要應用，同時為用戶提供個性化的服務越來越成為e-Learning系統(tǒng)的迫切需求。所謂個性化服務就是根據(jù)用戶的個性持征，如興趣、愛好和認識水平等，為不同的用戶提供不同的服務。Internet的分布式資源環(huán)境，能夠在知識獲取方式和協(xié)作學習等方面為遠程教育和知識服務提供有力的技術(shù)支持。I

2、nternet上的學習資源日益豐富，但是目前的e-Learning應用還存在一些不足，例如動態(tài)異構(gòu)Web環(huán)境下的個性化學習等。針對這些問題，本文對知識資源語義和個性化推薦技術(shù)等方面進行了深入的研究。
　　 論文針對e-Learning應用在學習內(nèi)容個性化推薦中的相關(guān)技術(shù)進行了研究，首先研究學習本體，元數(shù)據(jù)規(guī)范，學習對象等相關(guān)技術(shù)，分析了個性化推薦服務系統(tǒng)的服務模式、關(guān)鍵技術(shù)；然后探討了領(lǐng)域知識本體建模方法，在元數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上使用本

3、體技術(shù)來描述e-Learning知識資源語義體系，從而將e-Learning系統(tǒng)應用到語義Web框架中，通過增強e-Learning語義互操作能力來提高個性化學習水平；接著討論了用戶建模技術(shù)，它是推薦系統(tǒng)實現(xiàn)個性化功能的一個關(guān)鍵步驟，并從用戶模型的表示、數(shù)據(jù)收集與預處理，用戶模型的學習和更新幾個方面進行了研究；在比較了目前基于本體的用戶建模方法的優(yōu)缺點基礎(chǔ)上，結(jié)合e-Learning領(lǐng)域知識，提出了通過“興趣概念樹”方法來構(gòu)建學習者模型