[发明专利]一种个性化网络学习资源推荐方法

权利要求书

1.一种个性化网络学习资源推荐方法，其特征在于，包括以下步骤：

1)对个体学习者在网络学习系统上的行为日志进行预处理，获得有效日志集，所述有效日志集包括如下信息：学习者标识、课程标识、学习者在网络学习系统中点击有效学习对象及时间；所述有效学习对象为概念、知识元或资源；所述网络学习系统中的学习内容为以扩展主题图的形式进行组织；

2)根据预处理后的有效日志集，计算学习者学习有效学习对象的持续时间，形成待分析信息集；

3)根据步骤2）预处理后的待分析信息集，分析学习者的学习兴趣变迁模式，具体如下：

3.1）：分析学习者在一段时间段内的待分析信息集，识别其在该时间段内的学习兴趣变迁模式及相应的兴趣度；

3.2）：将学习者的历史学习兴趣变迁模式中各个兴趣点的兴趣度乘以衰减因子λ进行衰减，然后与第3.1）步中识别出来的学习兴趣变迁模式中各个兴趣点的兴趣度相加并剔除兴趣度低于特定阈值μ的兴趣点，得出学习者在该时间段后的新的学习者个体学习兴趣模型；

4)根据群组内多个学习者的个体学习兴趣模型，分析群组的学习兴趣变迁模式及及相应的兴趣度，形成群组学习兴趣模型，具体包括以下步骤：

4.1）：对学习者进行群组划分，将学习过所分析课程的学习者划分到同一群组；

4.2）：根据群组内的所有学习者的个体学习兴趣模型识别群组学习兴趣变迁模式及相应的兴趣度；

4.3）：对群组学习兴趣变迁模式进行筛选融合，并更新群组的当前学习兴趣变迁模式；

5)根据学习者的当前个体学习兴趣模型、群组的当前学习兴趣变迁模型及扩展主题图上学习对象之间的链接关系，分析该学习者的学习兴趣预测集及预测集中各个对象的相应权重，并对该学习者进行个性化网络学习资源推荐。

2.根据权利要求1所述的一种个性化网络学习资源推荐方法，其特征在于：扩展主题图将学习对象按照不同粒度分为概念和知识元；扩展主题图中还包括概念与概念、知识元与知识元、概念与知识元之间的关系；扩展主题图可以表示为(T,K,R_t,R_k,R_tk)，其中T表示概念集合，K表示知识元集合，表示概念与概念之间的关系集合，表示知识元与知识元之间的关系集合，表示概念与知识元之间的关系集合。

3.根据权利要求1所述的一种个性化网络学习资源推荐方法，其特征在于：对学习者在网络学习系统上的原始行为日志进行预处理后的日志信息可以表示为{Inf_i}；其中Inf_i=<userId,courseId,startTime,endTime,dataId,dataType>，userId表示学习者的Id，courseId表示此条日志所对应的学习课程Id，startTime表示此条日志所对应的学习过程的开始时间，endTime表示此条日志所对应的学习过程的结束时间，dataId表示此条日志所对应学习过程所对应的学习对象的Id，dataType表示此条日志所对应学习过程的学习对象的类型，所述类型为概念、知识元或资源，其中资源表示对某一个知识元进行学习的具体学习内容；步骤2）中将从日志预处理后获得的有效日志集中得到的某个学习者的学习对象按学习开始时间进行排序，并通过将该学习者的学习结束时间和学习开始时间进行相减形成相应的学习持续时间序列。