mooc资源的个性化推荐研究

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1、分类号：密级：学校代码：10414学号：2014160014硕士专业学位研究生学位论文MOOC资源的个性化推荐研究ResearchonPersonalizedRecommendationofMOOCResources匡湖院所：计算机信息工程学院导师姓名：李云清学位类别：工程硕士专业领域：软件工程二○一七年月万方数据独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得或其他教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对

2、本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。学位论文作者签名：签字日期：年月日学位论文版权使用授权书本学位论文作者完全了解江西师范大学研究生院有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的电子版和纸质版，允许论文被查阅和借阅。本人授权江西师范大学研究生院可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后适用本授权书）学位论文作者签名：导师签名：签字日期：年月日签字日期：年月日万方数据摘要MOOC的独特特点致使学习者在媒体偏好、背景知识、语言偏好

3、等方面呈现多样化，学习者很难在海量的课程资源中快速找到适宜的且感兴趣的课程。怎样在浩如烟海的优质课程资源中,快速且准确的筛选出满足学习者个性化特征的课程对象已成为亟需要解决的问题。通过语义Web构建课程资源，可以实现知识的语义化表示，准确地描述知识间的关系。将语义Web应用于MOOC平台可以有效地提高MOOC平台课程推荐的效果。本文首先根据《中国图书馆分类法》对各个领域的划分及MOOC平台中课程的组织结构，以知识点为学习单位，构建了一个课程资源本体，作为向学习者提供个性化推荐课程对象的主要依据。在对学习者进行课程对象推荐前，需要获取学习者的个性化特征。本文通过借

4、鉴PAPI学习者模型，构建了一个学习者本体，用来收集学习者的相关个性化信息，作为向学习者提供个性化推荐课程对象的另一主要依据。然后，针对传统语义相似度模型的不足，结合实际需求对传统的语义相似度计算模型进行了改进。通过整合课程对象的综合评价、学习者个性化特征与课程对象属性的相似度及当前正在学习的课程对象与其它课程对象之间的关系距离相似度，提出了一种知识点个性化搜索算法；通过整合课程对象的综合评价、学习者个性化特征与课程对象属性的相似度，提出了一种个性化课程推荐算法。将提出的算法与传统算法进行比较，结果表明改进后的两种算法具有更高的优越性。最后，设计并开发了一个MO

5、OC资源个性化推荐实验系统。实验结果表明本文的研究不仅可以帮助学习者了解课程间的关系，还能使课程对象按照符合学习者个性需求的程度，由高到低推送给学习者，帮助学习者快速找到合适的课程对象。关键词：本体；MOOC；语义相似度计算；个性化推荐I万方数据AbstractTheuniquefeaturesofMOOCleadtothediversityoflearnersintermsofmediapreference,backgroundknowledge,languagepreferenceandsoon.Itisdifficultforlearnerstofinds

6、uitableandinterestingcoursesinalargeamountofcurriculumresources.Howinthemultitudeofcurriculumresourcesofhighquality,fastandaccuratescreeningtosatisfytheindividualizedlearningcharacteristicsofthecurriculumobjecthasbecomeanurgentproblemtobesolved.Toconstructthecurriculumresourcesthroug

7、hsemanticWeb,canrealizethesemanticknowledgerepresentation,accuratelydescribetherelationshipbetweentheknowledge.TheapplicationofsemanticWebtoMOOCplatformcaneffectivelyimprovetheeffectivenessofMOOCplatformcurriculumrecommendation.First,accordingtothe“ClassificationChinaLibrary”toconstr

8、uctacurricul