共查询到19条相似文献，搜索用时 187 毫秒
1.
2.
个性化学习推荐模型的研究 总被引：1，自引：0，他引：1
通过分析个性化学习的特点,构造了个性化学习推荐模型.为保证学习效果,设计了基于ISM的学习序列生成方法,从整体上引导学习者的学习过程;在单个知识点学习时,采用关联规则挖掘,推荐符合学习者特征的学习材料. 相似文献
3.
4.
《绵阳师范学院学报》2019,(8):84-90
基于近邻的协同过滤算法是目前最为成功的个性化推荐算法之一,相似度计算方法是其核心内容.然而,该算法通常存在冷启动,数据稀疏性以及在相似度计算的时候只能使用共同评分之类的问题.为了有效改善上述算法推荐质量不高的问题,本文介绍了巴氏系数(BhattacharyyaCoefficient),结合修正余弦相似度、杰卡德相似度和皮尔森相关系数的优点,提出一种考虑了项目全局评分信息和局部评分信息的多重相似度融合的协同过滤算法(CFSI).在数据集MovieLens上的实验表明,CFSI在一定程度上有效缓解了数据稀疏性和冷启动问题,并且提高了推荐质量. 相似文献
5.
6.
采用一种基于关联规则与功能标签的推荐算法,对蛋白质功能进行预测。根据蛋白质序列的循环排列匹配关系,构建蛋白质相关联数据集;应用此数据集里已知蛋白质的功能标签,搜索蛋白质数据库,寻找与待预测蛋白质相似的已知蛋白质,进一步预测未知蛋白质的功能;最后,通过准确率、召回率以及F1-measure三个指标来衡量结果,并对比传统的直接推荐注释方法,验证结果的有效性。 相似文献
7.
冯晓媛 《山东教育学院学报》2011,26(3):49-52
信息技术的发展使得数字资源爆发式增长,相关的推荐技术也显得越来越重要.基于个人化教学资源推荐系统的设计,是通过整合轻量目录访问协议（LDAP）与JAXB标准来提高推荐系统运行时对资料库剖析的效率,并通过分析使用者的搜索记录过滤出教学资源中的关键词及挖掘这些资源间的关联规则,进而使学习者高效地选择具有自适应性的教学资源.实验表明,智能型的学习推荐系统确实能提升学生的学习效率,同时让教学资源的内容更为丰富. 相似文献
8.
9.
金可仲 《温州大学学报(社会科学版)》2008,(1):56-60
日志是计算机取证、入侵检测分析的重要数据来源,运用关联规则挖掘算法对日志进行分析是获取日志中所蕴含有用信息的重要方法,针对基于置信度-支持度框架的常用关联规则挖掘算法在日志分析中存在的不足,引入日志关键属性的概念,提出了基于关键属性约束的关联规则挖掘算法。实验结果表明,该算法能有效阻止无趣规则的产生,提高挖掘结果的有效性。 相似文献
10.
11.
石少敏 《陕西教育学院学报》2011,27(3):89-93
数据质量在信息管理系统中具有重要意义。然而,由于用户拼写、录入、系统升级等原因导致各种数据质量问题的出现。数据清洗的目的就是检测出脏数据并修复它们。而当前的清洗工具缺乏灵活性和扩展性,基于此,本文提出了一个基于规则和数据学习的通用清洗模型。模型实现了动态规则学习和动态数据学习等关键技术。通过规则匹配和反馈学习过程实现了动态清洗规则最佳选择;通过字段学习和元表学习过程实现了动态数据的初始化。实验证明,应用该模型保证了动态数据的质量,提高了当前清洗工具的灵活性和扩展性。 相似文献
12.
本文尝试将规则认同偏好、个体信念学习调整纳入多人自愿合作的分析框架,并构建了基于转型期社区共享资源合作治理的博弈理论模型,考察规则认同偏好异质性、个体学习在社区共享资源合作治理中的作用机理,并进行了相应的仿真模拟分析。研究表明,规则认同偏好的异质性影响个体的策略选择调整,进而影响社区共享资源的合作治理,尤其是当政府在部分或完全退出社区共享资源治理情况下,对避免或弥补转型期社区共享资源“治理真空”具有重要的影响作用。此外,自发治理的规则认同程度与合作治理的形成概率成正比,且规则偏好在一定程度上可以缓解共享资源合作治理的成本问题。但随着治理成本的不断上升,规则认同与合作治理两者之间的条件比率呈递减趋势。 相似文献
13.
关联规则是数据挖掘中一个非常重要的任务,有许多针对于关联规则的挖掘算法,然而需要提高算法的有效性来处理现实世界中的数据集。基于聚类的关联规则挖掘算法法通过扫描数据库创建聚类表,将收集的事务记录放入聚类表中,通过局部聚类表的约束来产生频繁项集,不仅可以剪枝候选项集,降低数据扫描的时间,而且确保挖掘结果集的正确性。实验结果表明,基于聚类的关联规则挖掘算法比Apfiori算法有更高的执行效率。 相似文献
14.
为了解决学生在线学习过程中的“认知过载”和“学习迷航”等问题,充分发挥网络课程资源的教学辅助作用,以《决策支持系统》课程为例,提出一种基于领域本体和语义相似度的个性化学习路径推荐策略。根据领域知识点及其关系构建本体库,建立知识点间语义关系,并用Protégé进行本体形式化编码;基于本体设计学习路径生成策略和相关知识协同策略;最后,结合《决策支持系统》课程现有网络资源设计并开发原型系统,实现个性化学习引导及资源空间优化。实验表明,该平台能够实现在线学习路径的有效引导,为学生提供个性化学习空间,优化在线学习效果。 相似文献
15.
刘焕 《河北软件职业技术学院学报》2011,13(2):58-60
随着网络资源日益丰富,搜索引擎从资源的查准率上已经显得力不从心。如果能在数字学习中应用数据挖掘技术的话,必然能使学习效果事半功倍。鉴于此,针对学习者在新增学习领域或新增学习兴趣的情况下,提出基于适应性的智能型推荐学习服务系统,使学习者在学习过程中,能给予快速与准确的推荐。 相似文献
16.
为解决初级汉语水平学习者的词汇学习迷航问题,提高其学习效率和词汇应用能力,文章首先梳理了信息技术促进词汇学习的研究现状,并指出学习资源推荐技术存在的问题。随后,文章设计了汉语水平考试(HSK)三级词汇的学习资源、10种关系及其特性和优先级,构建了本体,提出了推荐流程,并参考Jena框架,构建了基于知识图谱的汉语词汇学习资源推荐系统。最后,文章采用问卷调查和访谈法进行了推荐系统的学习体验评价,结果表明:学习者对推荐系统的满意度较高,认为推荐系统可促进汉语词汇的学习。基于知识图谱的汉语词汇学习资源推荐系统能够提升汉语词汇的学习效率,实现汉语词汇学习规模化和个性化的统一。 相似文献
17.
针对煤炭企业采用的基于关联规则的数据挖掘技术存在的不足,文章提出了一种基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法,分析了关联规则的基本概念,简要介绍了传统Apriori算法原理,详细介绍了基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法原理及实现．实际应用范例表明,与Apriori算法相比,基于时间聚类的加权关联规则挖掘算法具有较高的准确性． 相似文献
18.
数字学习时代,海量的学习资源不但没有促进学习效率的提升,反而加剧了资源获取的负担。该文针对数字学习资源过载现状,借鉴个性化推荐策略,就数字学习资源的服务效果提升进行研究。该文以北京师范大学泛在学习资源平台一学习元平台资源推荐设计为例,分别阐述了个体学习者与群体学习者的数字学习资源服务策略,并从推荐算法的角度阐述了学习资源个性化推荐效果提升策略。 相似文献
19.
个性化智能推荐既能够有效解决很多初级用户如何在种类繁多的大型仪器中选用合适仪器的问题,也能够及时将空闲仪器资源推荐给需要的用户,为高校大型仪器管理者提供了一个优化仪器资源配置的有效工具。基于北京林业大学大型仪器开放共享数据设计了一种深度学习推荐算法,并通过实验验证具有较好的推荐质量,为智能推荐在高校大型仪器开放共享中的应用提供了一定的借鉴。 相似文献