研究E-Learning中协作式学习及个性化预测模型,通过多Agent机制实现E-Learning环境中学习者之间有效的协作式学习,并融合Collaborative Filtering和Web Usage Mining等挖掘技术,提供高效多样的个性化服务,为学习者创造优质教学环境,提高教学质量。本研究将着重探讨大数据量的社区自动生成和动态调整问题,多属性用户的描述模型建立和管理,以及多属性用户情况
{{i.achievement_title}}
数据更新时间:2023-05-31
现代优化理论与应用
A tale of two databases: the use of Web of Science and Scopus in academic papers
黏弹性正交各向异性空心圆柱中纵向导波的传播
基于自适应干扰估测器的协作机器人关节速度波动抑制方法
“阶跃式”滑坡突变预测与核心因子提取的平衡集成树模型
基于有向超图的大型个性化e-learning学习过程模型的自动生成与优化
智能车个性化学习方法与行为决策模型研究
智能学习环境中的学习风格动态预测模型及其应用研究
个性化互动式虚拟协同学习环境的研究