奇迹小说
机器学习与学习资源适配

机器学习与学习资源适配

作者: 刘海,张昭理

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已完结现代当代当代文学
作品简介

本书针对学习者在选择合适的学习资源时所面临的学习资源问题,利用深度学习技术分别对学习者模型、学习者的反馈信息、学习者的社交关系和学习资源的知识图谱等方面的内容进行建模研究。本书采用定量与定性的研究方式评估了所提出的学习资源适配模型,并实现和开发了学习资源适配服务平台,从理论和实证研究相结合的角度对学习资源适配技术进行了系统性的研究。本书图文并茂,既有详细的模型算法图,又有严谨的公式推导和实验验证,所构建的模型能够有效的提高学习资源适配的准确率,使学习者在进行在线学习过程中,获得更加个性化的学习体验,以此提高学习者的学习体验和学习效率,具有一定的理论研究价值和较高应用可行性。

目录 (100章)
倒序
正文
第1章 研究背景与意义-1.1 相关政策1.1.1 国内政策1.1.2 国外政策第1章 研究背景与意义-1.2 国内外研究现状1.2.1 阶段描述1.2.2 国内应用现状1.2.3 经典学习资源适配算法进展1.2.4 学习资源适配中深度学习技术的发展第1章 研究背景与意义-1.3 学习资源适配的挑战第1章 研究背景与意义-1.4 学习系统中的学习资源适配1.4.1 国内应用现状1.4.2 国外应用现状第1章 研究背景与意义-1.5 本书内容与结构安排第2章 相关理论基础-2.1 概念界定2.2.1 概率知识2.2.2 矩阵分解第2章 相关理论基础-2.3 学习资源适配中的教育学理论第2章 相关理论基础-2.4 学习资源适配评价标准2.4.1 评分预测指标2.4.2 Top-K推荐指标2.4.3 CTR推荐指标第3章 认知诊断模型-3.1 基础知识3.1.1 知识追踪的任务定义3.1.2 知识追踪数据集介绍3.1.3 传统的知识追踪模型第3章 认知诊断模型-3.2 引入流行模型的知识追踪模型3.2.1 深度知识追踪3.2.2 基于图神经网络的知识追踪3.2.3 融入Transformer模型的知识追踪第3章 认知诊断模型-3.3 融入学习过程因素的知识追踪模型3.3.1 纳入学习者能力因素的知识追踪3.3.2 融入题目文本信息及其知识点的知识追踪3.3.3 融合认知诊断的学习资源适配技术3.4.1 研究趋势3.4.2 展望4.1.1 评分的性质4.1.2 隐含因子先验估计模型4.1.3 基于深度学习的推荐模型第4章 基于评分记录的学习资源适配-4.2 基于CNN的内容推荐模型4.2.1 基于内容的推荐框架4.2.2 CNN4.2.3 隐含因子模型4.2.4 实验分析4.3.1 研究内容4.3.2 模型框架4.3.3 模型优化4.3.4 实验及结果分析第4章 基于评分记录的学习资源适配-4.4 研究趋势第5章 基于评论信息的个性化学习资源适配-5.1 基础知识5.1.1 评论信息的来源5.1.2 评论信息的关系5.1.3 评论信息的特点第5章 基于评论信息的个性化学习资源适配-5.2 基于评论表示学习和历史评分行为的置信度感知推荐模型5.2.1 研究内容5.2.2 模型框架5.2.3 模型优化和超参数5.2.4 实验分析第5章 基于评论信息的个性化学习资源适配-5.3 基于评论特征表示学习的高效深度矩阵分解模型5.3.1 研究内容5.3.2 模型框架5.3.3 模型优化和超参数5.3.4 实验分析第5章 基于评论信息的个性化学习资源适配-5.4 研究趋势第6章 融入社交关系感知网络的学习资源适配-6.1 基础知识6.1.1 社交关系表征6.1.2 图卷积神经网络6.1.3 基于社交关系的推荐第6章 融入社交关系感知网络的学习资源适配-6.2 基于学习者多视角的社交推荐模型6.2.1 研究内容6.2.2 模型框架6.2.3 实验分析第6章 融入社交关系感知网络的学习资源适配-6.3 融合图卷积的复杂社交关系推荐模型6.3.1 研究内容6.3.2 模型框架6.3.3 实验分析第6章 融入社交关系感知网络的学习资源适配-6.4 研究趋势7.1.1 背景7.1.2 M-DCN模型7.1.3 实验分析7.2.1 背景7.2.2 IE_RCN模型7.2.3 实验分析7.3.1 背景7.3.2 HRAN模型7.3.3 实验分析第7章 知识图谱与学习资源适配-7.4 基于知识图谱的学习资源适配模型第7章 知识图谱与学习资源适配-7.5 研究趋势第8章 学习资源适配系统的开发与实现-8.1 国家教育资源公共服务平台第8章 学习资源适配系统的开发与实现-8.2 教育云平台介绍8.2.1 多并发学习资源8.2.2 跨格式学习资源8.2.3 学习资源聚合8.2.4 学习资源适配第8章 学习资源适配系统的开发与实现-8.3 平台应用第9章 总结、展望与应用-9.1 总结第9章 总结、展望与应用-9.2 展望9.3.1 基于多模态推荐的个性化学习路径制定9.3.2 融入认知诊断的学习目标规划9.3.3 基于推荐算法的教育干预措施9.3.4 个性化学习资源适配
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