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臺灣博碩士論文加值系統

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研究生:林振展
研究生(外文):Chen-Chan Lin
論文名稱:應用自然界螞蟻的經驗分享機制萃取個人化推薦知識之研究
論文名稱(外文):Extracting Personal Recommendation Knowledge Based On the Experience Sharing Mechanism of Natural Ants
指導教授:王豐緒王豐緒引用關係
指導教授(外文):Feng-Hsu Wang
學位類別:碩士
校院名稱:銘傳大學
系所名稱:資訊工程學系碩士班
學門:工程學門
學類:電資工程學類
論文種類:學術論文
論文出版年:2008
畢業學年度:96
語文別:中文
論文頁數:83
中文關鍵詞:模糊理論學習風格學習經驗數位學習個人化推薦系統
外文關鍵詞:Fuzzy SetLearning StyleLearning ExperienceE-learningPersonalized Recommendation System
相關次數:
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近年來數位學習(E-Learning)急速發展,為了使學習者能更輕鬆、更有效的學習,各種不同的學習平台被開發出來。例如,各種以Web為基礎發展的教學系統,像是學習內容管理系統(Learning Content Management Systems, LCMS)、適性化與智慧型教育系統(Adaptive and Intelligent Web-based Educational Systems, AIWBES)…等,都提供豐富的學習資源,為了方便取得這些教材資源,且根據個人化需求,給予不同的調適教材,一個適合的教材推薦系統更顯得重要!本研究考慮學習者的概念能力、學習經驗與學習風格等因素,並參考自然界螞蟻覓食行為所展現的社會互動機制,設計一個考慮個人特質與學習經驗分享機制的個人化教材推薦系統。根據本研究所提出的個人化學習路徑分享機制,我們設計了模仿學習者學習過程的模擬程式,並探究在此分享模式下,費洛蒙、教材數量、蒸發函數等相關參數對於學習路徑分享與學習成效之影響。實驗結果顯示本模式的確能提供給不同學習者符合預期的推薦教材,對於提高學習成效有潛在的助益。
In recent years, E-leaning has developed so quickly that many learning platforms were developed where learners can learn more efficiently and effectively. For example, many web-based educational systems such as Learning Content Management Systems (LCMS) and Adaptive and Intelligent Web-based Educational Systems (AIWBES), provide learners with a rich set of learning resources. In order to provide learners with suitable learning resources to their needs, an adaptive recommendation component becomes important in these systems. This research aims to design a personalized recommendation system based on the personal recommendation knowledge extracted by a novel method that is derived from the experience sharing mechanism of natural ants. This paper presents the principle and model of the extraction method, as well as a set of formula based on fuzzy set to drive the experience sharing mechanism. A set of experiments were conducted to investigate the effectiveness of the method. We design a simulation program, investigating the effects of pheromone, number of material, and evaporation function on learning performance. The results show that this model is able to provide users with personalized materials and can be potential for improving learning performance.
第壹章 緒論 1
第一節 研究背景與動機 1
第二節 研究目的與問題 4
(一) 研究目的 4
(二) 研究問題 4
第貳章 文獻探討 5
第一節 學習理論發展 5
(一) 教育理論的發展變遷 5
(二) 建構主義 6
(三) 個人化系統教學 7
第二節 學習風格 10
第三節 推薦系統 13
(一) 大眾分類(Folksonomy) 13
(二) 協同過濾(Collaborative Filtering) 15
(三) 資料探勘 16
第四節 教學推薦系統 17
(一) 利用資料探勘技術進行教學推薦 18
(二) 以知識為主的調適教學 18
第五節 模糊理論 20
(一) 模糊集合(Fuzzy Set) 20
(二) 模糊數 21
第六節 螞蟻族群演算法(Ant Colony Optimization) 23
(一) 螞蟻族群最佳化 23
(二) 螞蟻系統(Ant System) 25
(三) 螞蟻族群最佳化之應用 27
第參章 研究方法 30
第一節 研究流程 30
第二節 螞蟻演算法個人化推薦模式 31
(一) 模式架構 32
(二) 使用者狀態定義 34
(三) 教材瀏覽與推薦 36
(四) 局部更新機制 38
(五) 單元測驗 39
(六) 總體更新機制 40
(七) 知識空間 41
第肆章 實驗設計 46
第一節 實驗設計 46
(一) 實驗目的 46
(二) 實驗設計 46
(三) 實驗對象 48
(四) 成效評估 48
(五) 模擬程式架構 49
(六) 開發環境 52
第二節 實驗結果與分析 54
第伍章 結論與未來展望 64
第一節 結論 64
第二節 研究限制 65
第三節 未來研究 66
參考文獻 67
中文部份 67
英文部份 69
中文部份
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英文部份
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QRCODE
 
 
 
 
 
                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                                               
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