移动学习中的数据挖掘研究.pdfVIP

中国远程教育 DISTANCE EDUCATION IN CHINA 移动学习中的数据挖掘研究 □ 刘 钢 王敏娟 张 驰 王慧敏 陈笑怡 【摘 要】 随着网络技术与通信技术的迅速发展，移动学习呈现出强大的发展势头。本文以一个实际运行的移 动学习网站为研究平台，利用数据挖掘技术对网站客观数据进行分析研究，并就“移动学习使用者特征”、 “知识资源个性化推荐技术”和“资源需求趋势预测”这三个比较值得关注的问题进行了实验论证，对移动学 习研究者和基于知识服务的网站运营决策者具有一定的启发意义和参考价值。 【关键词】 移动学习；数据挖掘；用户聚类；协同过滤；混合推荐技术；时序预测算法 【中图分类号】 【文献标识码】 【文章编号】 — （ ） — — G420 A 1009 458x 2011 01 0031 05 在这个网络通讯技术高速发展、知识信息大爆 第二，将资源个性化地推荐给用户的问题———用 炸的时代，移动学习呈现出了强大的发展势头。然 户与所有产品可以建立一个评价向量：E = (x ,x , … i 1 2 而，海量数据信息中的 “信息过载”问题也越来越尖 x ) ， 若用户i 只对为数很少的产品作出了评价，就 j 锐地摆在教育学者和网站运营商面前：如何有效提高 会导致评价向量E 中有效评分值x 很稀少，这同样 i j 知识信息的利用率？如何准确洞悉用户情况和使用需 会导致需要基于用户评价信息进行推荐的推荐系统无 求趋势？本文通过对一个实际运行的移动学习网站 法得到较好的推荐效果，或是产生的推荐结果集很 进行数据挖掘分析，分别对 “移动学习使用者特征”、 小。 “移动知识资源的个性化推荐”、“移动课件资源需求 第三，学习资源需求量预测的问题———要想得到 趋势”这三个热门话题进行网站客观数据的实证研 用户的资源需求，我们通常的做法是对用户使用资源 究，希望对相关同行有借鉴和参考作用。 的满意度情况进行问卷调查，而这种方式成本较高， 耗时较长。如何根据用户下载知识资源的网站客观数 实验背景 据，实时地预测未来一周移动学习资源需求量的趋势 信息是一个值得研究的问题。 移动百