摘 要：隨著網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的發(fā)展和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源的增長，如何準(zhǔn)確挖掘?qū)W習(xí)者個(gè)體的學(xué)習(xí)興趣，并根據(jù)學(xué)習(xí)興趣找到適合的學(xué)習(xí)資源，成為越來越多研究者關(guān)注的問題。本文正是在這種背景下，提出一種依托社交網(wǎng)絡(luò)模式的，深度挖掘個(gè)體的學(xué)習(xí)興趣的個(gè)性化學(xué)習(xí)資源推薦機(jī)制。

關(guān)鍵詞：個(gè)性化學(xué)習(xí)；社交網(wǎng)絡(luò)；推薦方法

中圖分類號(hào)：G434

將網(wǎng)絡(luò)社交模式運(yùn)用到網(wǎng)絡(luò)教學(xué)的學(xué)習(xí)資源挖掘中去，發(fā)揮社交網(wǎng)絡(luò)的交互模式的優(yōu)點(diǎn)以彌補(bǔ)網(wǎng)絡(luò)教學(xué)模式的不足，建構(gòu)以學(xué)生為主體，以社交網(wǎng)絡(luò)交互模式為基礎(chǔ)的師生共享教學(xué)資源、突出個(gè)性化學(xué)習(xí)推薦的虛擬教學(xué)模式，使得原有的資源能夠通過共享和協(xié)作得以充實(shí)，使得學(xué)習(xí)主體的自主學(xué)習(xí)能力得以提升。

1 學(xué)習(xí)資源基本元素構(gòu)建

教育部于2001年初成立了現(xiàn)代遠(yuǎn)程教育技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)化委員會(huì)，啟動(dòng)了教育信息化技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)制定項(xiàng)目。該項(xiàng)目以實(shí)現(xiàn)資源共享、支持系統(tǒng)互操作、保障網(wǎng)絡(luò)教育質(zhì)量為目標(biāo)，并結(jié)合我國的實(shí)際情況，最終形成具有中國特色的教育信息化技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)體—基于個(gè)性化需求的學(xué)習(xí)資源組織系（CELTS：Chinese e-LearningTechnology Standardization） [1]。

在CELT S體系中資源建設(shè)相關(guān)的規(guī)范基本結(jié)構(gòu)包括以下三個(gè)部分[2]：（1）必需數(shù)據(jù)元素：與學(xué)習(xí)對(duì)象元數(shù)據(jù)規(guī)范中的必需數(shù)據(jù)元素一致，它是任何類型的資源都必須具備的屬性標(biāo)注；（2）可選數(shù)據(jù)元素：與教育資源密切相關(guān)，并適用于各類教育資源的屬性集合；（3）擴(kuò)展數(shù)據(jù)元素：根據(jù)資源的特點(diǎn)，增補(bǔ)了與該資源的技術(shù)特征或教學(xué)特征相關(guān)的一些屬性。

要實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)資源的個(gè)性化推薦，首先要考慮如何定義網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源中的基本元素，資源構(gòu)建不可缺少的幾個(gè)基本元素有：標(biāo)識(shí)符（唯一性標(biāo)志）、資源標(biāo)題、資源分類目的、聚合度（學(xué)習(xí)資源在功能上的粒度）、資源語種、摘要描述、關(guān)鍵字、難度、文件類型?；驹匾軐?duì)資源進(jìn)行描述，能方便地根據(jù)這些要素將資源進(jìn)行排列、重組與篩選，也能反映資源之間的內(nèi)在聯(lián)系。在此基礎(chǔ)上，才能進(jìn)一步實(shí)現(xiàn)基于網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源的個(gè)性化推薦。

2 傳統(tǒng)的個(gè)性化推薦方法

傳統(tǒng)的個(gè)性化推薦方法主要有：基于內(nèi)容的推薦方法、協(xié)同過濾推薦方法、數(shù)據(jù)挖掘推薦方法，各種方法都有優(yōu)缺點(diǎn)存在[3]。（1）基于內(nèi)容的推薦方法：以用戶建立的檔案中的信息（興趣、偏好、品味、需求）為基礎(chǔ)，根據(jù)資源項(xiàng)目的信息的屬性和用戶興趣信息的相似性進(jìn)行比對(duì)來推薦。但是如果用戶沒有建立任何信息，系統(tǒng)模型將無法對(duì)用戶進(jìn)行推薦；（2）協(xié)同過濾推薦方法：挖掘出相關(guān)度高的用戶或者項(xiàng)目，然后通過進(jìn)一步挖掘某一用戶的興趣喜好，將此用戶的興趣資源推薦給相關(guān)度高的其他用戶。在這種方法中，如果沒有某一用戶的任何信息，或者對(duì)于一個(gè)新的資源，沒有任何用戶瀏覽過，那么就沒辦法進(jìn)行推薦。另一個(gè)缺點(diǎn)是稀疏性問題，此方法所推薦的都是大多數(shù)人喜好的資源，對(duì)于質(zhì)量高但是只有少數(shù)人需要的資源，則推薦的效果會(huì)很差；（3）數(shù)據(jù)挖掘推薦方法：這種方法是基于web的內(nèi)容、結(jié)構(gòu)或者應(yīng)用進(jìn)行挖掘的。基于web內(nèi)容是以頁面中的文本、圖像或者媒體文件為對(duì)象進(jìn)行挖掘的，一般采用頁面分類或者聚類方法。基于web結(jié)構(gòu)是通過分析一個(gè)網(wǎng)頁的鏈接頁面找出一個(gè)網(wǎng)站的結(jié)構(gòu)，通過有向圖表示以最小的代價(jià)發(fā)現(xiàn)更多的信息?；趙eb應(yīng)用是通過挖掘web日志獲取用戶的信息，這種方式更注重用戶的行為，個(gè)性化體現(xiàn)的更明顯。

3 個(gè)性化資源推薦模式的構(gòu)建

其主要目的是在網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下，采取傳統(tǒng)個(gè)性化挖掘方法的混合模式，主要以學(xué)習(xí)者的行為為依據(jù)，通過修正模式，挖掘出學(xué)習(xí)者的真正的學(xué)習(xí)興趣，從而根據(jù)學(xué)習(xí)者興趣為其推薦相應(yīng)的學(xué)習(xí)資源[5]。

基于社交網(wǎng)絡(luò)的個(gè)體個(gè)性化學(xué)習(xí)資源推薦機(jī)制描述分為如下四個(gè)層次：（1）學(xué)習(xí)者進(jìn)入社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)后，為了對(duì)學(xué)習(xí)者的信息做較全面的了解，要請(qǐng)學(xué)習(xí)者填寫個(gè)人信息并且回答預(yù)先定制的問題，這樣平臺(tái)模型通過這些信息分析出學(xué)習(xí)者的興趣，經(jīng)信息轉(zhuǎn)換后，存入數(shù)據(jù)庫，形成興趣直觀模型A。但是這種方法的缺陷是學(xué)習(xí)者也許在感官上并不清楚自己的學(xué)習(xí)興趣，只是隨便填寫，那么造成A會(huì)很不準(zhǔn)確；（2）學(xué)習(xí)者長期登陸社交網(wǎng)絡(luò)平臺(tái)，漸漸進(jìn)入學(xué)習(xí)狀態(tài)后，平臺(tái)模型將偏重對(duì)學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)行為進(jìn)行跟蹤、監(jiān)控和檢測，學(xué)習(xí)者對(duì)于所看到資源網(wǎng)頁和感興趣的話題的討論的動(dòng)作，比如：瀏覽頁面、檢索關(guān)鍵詞、拖動(dòng)滾動(dòng)條所花的時(shí)間、收藏和下載等行為以及參與話題討論的時(shí)間和話題條數(shù)，生成日志。通過對(duì)日志的分析以及數(shù)據(jù)信息的轉(zhuǎn)換，利用關(guān)聯(lián)規(guī)則和聚類的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)得出學(xué)習(xí)者的興趣模型B。這種方式緊密貼合學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)實(shí)際，是一種比較有效的構(gòu)建方式。缺點(diǎn)是信息量大，構(gòu)建的時(shí)間長，需要的算法復(fù)雜，并且干擾因素多；（3）由模型B對(duì)模型A進(jìn)行動(dòng)態(tài)修正，從而得出興趣模型C。這樣可以降低模型A的感官因素干擾和模型B的噪聲干擾，盡量貼近學(xué)習(xí)者的真實(shí)興趣。系統(tǒng)平臺(tái)模型將學(xué)習(xí)資源與興趣模型C進(jìn)行關(guān)聯(lián)，找出學(xué)習(xí)者真正感興趣的資源進(jìn)而推薦給學(xué)習(xí)者。學(xué)習(xí)者在得到推薦結(jié)果后，系統(tǒng)模型將對(duì)推薦的結(jié)果進(jìn)行判斷。如果學(xué)習(xí)者對(duì)推薦的學(xué)習(xí)資源產(chǎn)生了收藏或者下載的行為，則認(rèn)為學(xué)習(xí)者對(duì)系統(tǒng)模型的推薦結(jié)果是滿意的。系統(tǒng)模型將繼續(xù)推薦一些新的相關(guān)興趣模型C的學(xué)習(xí)資源；（4）如果學(xué)習(xí)者沒有對(duì)資源點(diǎn)擊或者只是進(jìn)行了點(diǎn)擊的行為很快關(guān)閉了資源頁面，則認(rèn)為所推薦的學(xué)習(xí)資源并不是學(xué)習(xí)者感興趣或者需要的，那么，系統(tǒng)模型將對(duì)學(xué)習(xí)者興趣模型C進(jìn)行調(diào)整，通過社交網(wǎng)絡(luò)的相同群體特征的相似性原理，由學(xué)習(xí)者互動(dòng)頻繁的成員圈子中挖掘共性興趣模型D，將D對(duì)C進(jìn)行增補(bǔ)修剪，重新推薦一些相關(guān)的學(xué)習(xí)資源給學(xué)習(xí)者，繼續(xù)跟蹤學(xué)習(xí)者的動(dòng)態(tài)。

4 個(gè)性化學(xué)習(xí)資源推薦模式示例

以一名學(xué)習(xí)者為例，具體說明個(gè)性化學(xué)習(xí)資源的推薦過程：學(xué)習(xí)者進(jìn)入系統(tǒng)模型后先填寫個(gè)人信息，進(jìn)行注冊(cè)。假設(shè)學(xué)習(xí)者的用戶名為STU，年齡為24歲，性別為男，學(xué)歷為研究生，身份為學(xué)生，學(xué)習(xí)興趣為高分子化學(xué)。模型會(huì)記錄學(xué)習(xí)者的注冊(cè)信息，建立學(xué)習(xí)者興趣模型A，記下學(xué)習(xí)者的學(xué)習(xí)興趣是“高分子化學(xué)”。學(xué)習(xí)者進(jìn)入系統(tǒng)模型一段時(shí)間后，系統(tǒng)模型根據(jù)一段時(shí)間的對(duì)STU的動(dòng)作行為的記錄，發(fā)現(xiàn)STU經(jīng)常下載高分子化學(xué)方面的學(xué)習(xí)資源，同時(shí)還會(huì)收藏籃球方面的資源，點(diǎn)擊計(jì)算機(jī)方面的資源。此時(shí)系統(tǒng)模型會(huì)根據(jù)記錄的結(jié)果通過關(guān)聯(lián)規(guī)則分析建立學(xué)習(xí)者興趣模型B。根據(jù)建立的模型A和模型B，系統(tǒng)模型會(huì)通過算法修正構(gòu)建出學(xué)習(xí)者興趣模型C，向STU首先推薦高分子化學(xué)方面的學(xué)習(xí)資源，其次推薦籃球方面的學(xué)習(xí)資源，然后推薦計(jì)算機(jī)方面的學(xué)習(xí)資源。STU看到了被推薦的學(xué)習(xí)資源，對(duì)他感興趣的學(xué)習(xí)資源進(jìn)行一系列動(dòng)作。STU對(duì)高分子化學(xué)方面的學(xué)習(xí)資源進(jìn)行了下載動(dòng)作，對(duì)籃球方面的學(xué)習(xí)資源進(jìn)行了收藏動(dòng)作，并沒有點(diǎn)擊計(jì)算機(jī)方面的學(xué)習(xí)資源。系統(tǒng)模型認(rèn)為STU對(duì)推薦的計(jì)算機(jī)方面的學(xué)習(xí)資源不感興趣，對(duì)STU推薦更多的關(guān)于高分子化學(xué)方面的學(xué)習(xí)資源以及一部分新的籃球方面的學(xué)習(xí)資源，同時(shí)減少對(duì)計(jì)算機(jī)方面的學(xué)習(xí)資源的推薦。系統(tǒng)重新調(diào)整推薦方向，發(fā)現(xiàn)STU和吉他俱樂部的成員有頻繁的互動(dòng)，便臨時(shí)給C增補(bǔ)吉他形成興趣模型D。系統(tǒng)嘗試推薦吉他的學(xué)習(xí)資源給STU，調(diào)整之后，繼續(xù)根據(jù)STU的學(xué)習(xí)行為和對(duì)推薦結(jié)果的反應(yīng)動(dòng)作，隨時(shí)的對(duì)推薦結(jié)果進(jìn)行動(dòng)態(tài)的反復(fù)的修正。

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[2]吳麗花，劉魯.個(gè)性化推薦系統(tǒng)用戶建模技術(shù)綜述[J].計(jì)算機(jī)集成制造系統(tǒng)，2006（01）：55-62

[3]易名.基于Web挖掘的電子商務(wù)個(gè)性化推薦機(jī)理與方法研究?D].武漢：華中科技大學(xué)，2006

作者簡介：王倩（1980-），女，天津人，碩士，實(shí)驗(yàn)師，主要研究方向：教育技術(shù)學(xué)、網(wǎng)絡(luò)安全、數(shù)據(jù)挖掘、高性能計(jì)算。

作者單位：天津職業(yè)大學(xué)，網(wǎng)絡(luò)信息中心，天津 300410

基金項(xiàng)目：社交網(wǎng)絡(luò)交互模式在網(wǎng)絡(luò)教學(xué)中應(yīng)用的研究，天津市高等職業(yè)技術(shù)教育研究會(huì)XIII 464，2013年