E-Learning个性化系统的推荐策略研究——来自电子商务推荐系统的启示

摘要

在建设数字化终身学习体系的大背景下，E-Learning个性化推荐系统作为终身学习体系中最重要的学习方式，受到广泛的关注。个性化推荐系统(简称PRS)最早应用于电子商务和信息服务领域，现已相对成熟。而PRS在E-Learning中的应用尚处于摸索阶段。鉴于此，笔者以电子商务领域的个性化推荐系统为切入点，选取其中成功的推荐系统案例做研究，获取个性化推荐系统应用的成功经验，并从中提取出对E-Learning系统个性化建设的启示，最终探讨出E-Learning个性化系统的推荐策略。
　　 本研究以个性化推荐理论作为基本的理论基础。首先采用文献研究法，探讨出个性化推荐理论的内涵，并对当前个性化推荐的关键技术进行简单的介绍，针对这些关键技术的优缺点和适用场合比较分析，提出常用的个性化推荐策略。
　　 然后采用个案调查法，以Amazon.com、豆瓣网、MovieLens.org三个成功的电子商务个性化推荐系统为研究案例，分析他们典型的推荐功能和采用的推荐策略以及优势特点，从中获取个性化推荐理论应用的成功经验。
　　 最后分析E-Learning个性化系统中的推荐服务形式，通过比较与电子商务推荐系统的相似之处找到可借鉴到E-Learning中的几个方面:1．建立虚拟学习社区；2．引入社会化标签，并做标签修正；3．充分发掘用户之间的推荐；4．优化推荐；5．创建个性化的学习环境。
　　 最终提出E-Learning个性化系统的推荐策略:采用协同过滤技术与基于关联规则的推荐相组合的推荐策略，建立一个虚拟学习社区。利用系统算法推荐与用户之间推荐相结合的方式，将学习资源、学习活动、学习策略三者整合起来，向学习者推荐完整的E-Learning学习方案。

目录

文摘

英文文摘

第1章 绪论

1.1 研究背景

1.2 E-Learning个性化推荐系统研究现状

1.3 论文研究的意义

1.4 论文的研究内容与组织结论构

第2章 个性化推荐的理论、技术与策略

2.1 个性化推荐理论内涵

2.2 个性化推荐的关键技术

2.2.1 协同过滤推荐

2.2.2 基于用户统计信息的推荐

2.2.3 基于内容的推荐

2.2.4 基于效用的推荐

2.2.5 基于知识的推荐

2.2.6 基于规则的推荐

2.2.7 各种推荐技术的比较

2.3 个性化推荐策略

第3章 电子商务个性化推荐系统的典型应用案例解析

3.1 Amazon.com“个性化推荐先驱”

3.1.1 典型的推荐功能

3.1.2 采用的推荐策略

3.1.3 优势

3.2 豆瓣“推荐好东西的网站”

3.2.1 典型的推荐功能

3.2.2 采用的推荐策略

3.2.3 优势

3.3 MovieLens.org“推荐系统的研究站点”

3.3.1 典型的推荐功能

3.3.2 采用的推荐策略

3.3.3 优势

第4章 电子商务启示下的E-Learning个性化系统推荐策略

4.1 E-Learning个性化系统中的推荐服务

4.1.1 学习资源的推荐

4.1.2 学习活动的推荐

4.1.3 学习策略的推荐

4.2 电子商务个性化推荐系统对E-Learning系统个性化建设的启示

4.3 E-Leaming个性化系统推荐策略

第5章 总结论与展望

5.1 总结论

5.2 展望

参考文献

后记

在学期间公开发表论文及著作情况