K-12区域级学习平台个性化推荐系统资源画像模型建设研究

摘要

cqvip:随着在线课程和线上学习的普及,大量的在线学习行为数据被积累。如何利用数据挖掘技术分析积累的大数据,从而为教学决策和学习优化提供服务,已经成为新的研究重点。文章基于苏州线上教育中心的学习行为数据,结合用户设定与对用户行为数据的挖掘分析,提出了一套资源画像的建设方法,该方法为个性化推荐及跟踪提供了数据基础。