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《吉林大学》 2011年
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基于FP点击流跟踪的汉语学习者个性化分组算法

匡哲君  
【摘要】:随着中国在经济,科技以及文化等多方面的飞速发展,中国在全球已经处于越来越重要的地位,在语言的学习方面汉语学习需求量日益剧增,学习汉语的人数逐年飞速增长。由于汉语需求量的提高,汉语语言推广已经成为全球化的趋势。网络教学是汉语言推广的重要的手段之一,然而现代国内外网络教学存在许多的不足,例如:缺乏对新知识的引导,缺少对学习者学习过程的监控,网络教学模式过于单一化。因此,个性化网络教学已经成为网络教学发展的趋势。 首先,本文通过个性化学习,学习者模型标准以及常用学习者模型的基本理论研究,根据学习者常用模型和学习者模型的标准,结合汉语学习者的特征,年龄,性别,母语背景,学习风格,学习动机,等等信息,提出了汉语学习者的基本模型。 其次,本文研究点击流跟踪的基础理论和FP频繁模式算法,发现了FP频繁模式算法在构建树方面存在的问题,需要大量的内存空间。为了解决这一问题,提出了通过点击流数据预处理的方式,减轻FP树构建时的数据量,从而达到FP算法的优化。 再次,本文提出将点击流跟踪与FP频繁模式算法结合,挖掘汉语学习者的学习序列。点击流跟踪是汉语学习者的学习过程的记录,例如:学习者在什么时间段访问了哪些页面,请求访问的频繁次数,该页面的类型,等等。根据这些信息和学习序列按照汉语学习者个性化指标,对汉语学习者进行个性化分组。 最后,本文通过实验验证了FP点击流跟踪的汉语学习者个性化分组算法的思路,设计、描述,并且评估了算法。通过120位学生对系统分组策略的满意度进行了问卷调查,通过问卷调查的分析对算法进行了评估。 本文通过对汉语学习者学习过程的跟踪,以实现汉语学习者个性化的分组为目的,研究了学习者模型,点击流跟踪与FP频繁模式算法。根据汉语学习者的特征分析,提出了汉语学习者个性化分组指标,并且将点击流跟踪算法与FP频繁模式算法有效的结合。不仅改善了FP频繁模式算法中树构建的问题,而且提高了汉语学习者分组的可靠性。
【学位授予单位】:吉林大学
【学位级别】:硕士
【学位授予年份】:2011
【分类号】:TP301.6

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【引证文献】
中国硕士学位论文全文数据库 前1条
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【参考文献】
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【共引文献】
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【同被引文献】
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【二级引证文献】
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【二级参考文献】
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