【摘 要】
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网络课程的极大丰富，在为学习者提供资源选择多样性的同时，暴露出其在满足学习者个性需求方面的不足，导致学习者在面对众多网络课程时出现了选择迷航现象。学习者在面对众多
【机 构】
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四川,南充,西华师范大学教育学院,637009
【出 处】
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2011教育技术国际学术会议(ETIF2011)
论文部分内容阅读
网络课程的极大丰富，在为学习者提供资源选择多样性的同时，暴露出其在满足学习者个性需求方面的不足，导致学习者在面对众多网络课程时出现了选择迷航现象。学习者在面对众多网络课程时出现了选择迷航现象。为了解决以上问题而提出基于自适应共振理论神经网络和遗传算法的个性化推荐。主要由三个步骤组成：①运用自适应共振理论神经网络对学习者属性特征进行聚类处理；②构建学习者类型和网络课程及课程与课程之间的关联规则知识库；③基于遗传算法的个性化信息提取，为学习者推荐个性化网络课程。此方法的优势在于运用遗传算法优化关联规则产生的网络课程推荐集合，能够真正地依据学习者的需求和特质细化网络课程的匹配规则，从而达到为学习者推荐个性化网络课程的目的。
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