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- 谚霖 汤
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1 技术 应用 一种基于特征提取的教育视频资源推送方法 一种基于特征提取的教育视频资源推送方法* 文孟飞 胡超 于文涛 刘伟荣 摘要 丰富的网络教育视频资源满足了学习者自主选择学习内容 时间和地点的需求 然而资源自身及其平台存 在着内容质量参差不齐 优质教育资源匮乏 资源同质化 资源推送方式单一等问题 学习者难以快速高效地从海量 的资源中获取与自身需求相关的有价值的资源 为让学习者高效获取个性化教育视频资源 在进行资源推送时 研究 采用深度学习方法准确识别出视频资源中的知识点 通过构造视频中的知识点 视频质量和学习者需求之间的特征向 量作为支持向量机的输入 由支持向量机决定是否将视频资源推送给学习者 将学习者对推送结果的实际点击率和学 习者反馈的满意度作为方法的性能评价指标 这种推送方法关注学习者的兴趣需求和视频特征的结合 能更好地满足 学习者的要求并提升学习效率 具有较大的应用潜力 关键词 教育视频资源 特征提取 深度学习 支持向量机 推送方法 中图分类号 G434 文献标识码 A 文章编号 doi /j.issn *基金项目 湖南省教育科学 十二五 规划重点资助项目 云计算环境下基础教育优质数字资源建设与应 用研究 XJK014AJC001 国家自然科学基金项目 云计算中资源共享的分层博弈联盟形成与定价机制研 究 作者简介 文孟飞 博士 副教授 湖南省教育科学研究院 湖南长沙 士 讲师 中南大学信息与网络中心 湖南长沙 胡超 通信作者 博 于文涛 博士 中南林业科技大学计算机与信息工 程学院 湖南长沙 刘伟荣 博士 副教授 中南大学信息科学与工程学院 湖南长沙 一 引言 信息技术的快速发展和广泛应用深刻影响着人 提供丰富学习资源之时 也使学习者面临这样的一 些问题 郭进成 2013 教育视频资源的内容质量 参差不齐 优质教育资源少 教育资源共享平台多 们的学习 工作和生活 互联网已成为人们搜索 数仍是以物为主 忽略了学习者的个性化特征 为 获得和发布信息的重要平台 其自由开放的特性极 不同的学习对象提供相同的学习资源 不能从根本 大程度促进了教育资源的共建共享 信息技术对教 上满足用户的个性化学习需求 教育资源杂而多 育教学的革命性影响日趋明显 学习者通过信息化 学习者需要花费更多的时间和精力来寻找对自己真 学习环境可以自主选择学习内容 时间和地点 突 正有用的那部分资源 尤其是对于缺乏专业的搜索 破了传统课堂教与学的模式 能力的学习者 这一问题特别突出 大大降低了学 教育资源在互联网上同时以文本 图片 声音 和视频等多种形式呈现 其中 教育视频资源以其 习效率 国内外已有学者对资源推送方法进行了探索 丰富生动的音频和图像信息 最类似于课堂上听和 Resnick et al 许 海 玲 等 2009 Linden et al. 看的学习模式 吸引着众多学习者和教师的关注与 2010 如 基 于 内 容 的 推 送 基 于 关 联 规 则 的 推 使用 当前 MOOC 微课 翻转课堂等的教育视频 资源在飞速增长 然而这些教育视频资源为学习者.104. 送 基于协同过滤的推送 基于知识的推送等 这 些传统的推送方法是研究推送的基础 但由于单个 现代远程教育研究 2016年3期 总141期
2 一 种 基 于 特 征 提 取 的 教 育 视 频 资 源 推 送 方 法 技 术 应 用 算 法 都 有 自 身 的 限 制, 不 能 直 接 用 于 信 息 量 大 知 识 点 丰 富 的 学 校 教 育 视 频 资 源 的 推 送 上 因 此 亟 需 一 种 能 根 据 学 习 者 个 性 化 需 求, 帮 助 和 引 导 学 习 者 快 速 获 取 所 需 资 源 的 推 送 方 法 研 究 在 内 容 推 送 的 基 础 上 提 出 一 种 利 用 深 度 学 习 和 支 持 向 量 机 的 基 于 特 征 提 取 的 教 育 视 频 资 源 推 送 方 法, 以 实 现 向 学 习 者 推 送 有 效 资 源 的 目 的 二 资 源 推 送 现 状 及 研 究 途 径 Resnick 和 Varian 于 1997 年 提 出 的 个 性 化 推 送 系 统 为 网 络 用 户 的 有 用 信 息 快 速 获 取 带 来 了 希 望 个 性 化 推 送 系 统 根 据 用 户 的 个 性 需 求 特 征 主 动 地 为 用 户 推 送 可 能 感 兴 趣 的 信 息 资 源, 突 破 了 传 统 完 全 靠 人 力 获 取 资 源 的 方 式, 其 作 为 一 种 行 之 有 效 的 获 取 有 效 资 源 的 方 法 而 得 到 了 众 多 研 究 者 和 研 究 团 体 的 广 泛 关 注 推 送 系 统 中 最 常 用 的 推 送 方 法 是 基 于 内 容 的 推 送 和 基 于 协 同 过 滤 的 推 送 基 于 内 容 的 推 送 系 统 有 Personal Web Watcher(Dunja,1996),Syskill & Webert(Michael et al.,1998) 等 ; 基 于 协 同 过 滤 的 系 统 有 SiteSeer(James et al.,1997),let's Browse(Lieberman et al.,1999) 这 些 原 型 系 统 对 个 性 化 服 务 的 设 计 与 实 现 具 有 指 导 作 用, 但 也 都 存 在 着 很 多 不 足 基 于 内 容 的 推 送 结 果 直 观 且 推 送 效 率 高, 但 难 以 区 分 资 源 的 质 量, 只 能 根 据 用 户 已 有 兴 趣 发 现 相 似 兴 趣 资 源, 不 能 发 现 用 户 新 兴 趣 基 于 协 同 过 滤 的 推 送 能 够 发 现 用 户 潜 在 的 兴 趣, 但 是 不 能 准 确 识 别 相 似 用 户 传 统 推 送 系 统 的 不 足 促 使 研 究 者 对 其 进 行 相 应 的 改 进, 并 取 得 了 一 定 的 成 果 CYCLADES(the Open Collaborative Virtual Archive Service Environment) 系 统 采 用 基 于 用 户 的 协 同 过 滤 技 术, 提 供 面 向 一 般 性 推 荐 服 务, 它 能 为 不 同 教 学 中 产 生 的 学 习 活 动 提 供 推 荐, 不 仅 仅 适 用 于 一 个 社 区 (Avancini et al.,2004) Tang 和 Mccalla 提 出 一 种 自 我 进 化 的 智 能 推 荐 系 统, 该 系 统 通 过 分 析 用 户 和 系 统 的 交 互 行 为, 从 网 上 动 态 获 取 学 习 资 源 并 集 成 到 系 统 中, 为 学 习 者 实 时 提 供 有 效 的 学 习 内 容 (Tang & Mccalla,2004) 邢 春 晓 等 在 传 统 协 同 过 滤 方 法 的 基 础 上 提 出 基 于 时 间 的 数 据 权 重 和 基 于 资 源 相 似 度 的 数 据 权 重 两 种 改 进 方 案, 从 而 及 时 反 映 用 户 兴 趣 变 化 ( 邢 春 晓 等,2007) 何 安 (2007) 提 出 协 同 过 滤 和 聚 类 组 合 的 推 送 方 法, 通 过 先 将 物 品 聚 类, 较 好 地 减 少 数 据 稀 疏 性, 再 结 合 协 同 过 滤 方 法 来 处 理 大 量 稀 疏 的 数 据 以 上 算 法 均 是 针 对 单 个 推 送 算 法 的 优 化 和 两 种 推 送 方 法 的 组 合, 而 多 种 算 法 的 融 合 为 推 送 算 法 的 改 进 提 供 了 新 的 思 路 王 宏 宇 (2007) 通 过 融 合 算 法 设 计 新 的 推 送 算 法, 提 出 将 机 器 学 习 中 的 贝 叶 斯 网 络 与 统 计 学 习 方 法 应 用 于 推 荐 算 法 融 合, 设 计 了 一 种 支 持 向 量 机 回 归 实 现 的 基 于 内 容 推 荐 的 算 法, 提 高 了 推 送 精 度, 减 少 了 推 送 时 间 但 其 研 究 中 使 用 的 是 原 始 的 贝 叶 斯 网 络 提 取 特 征, 其 表 达 能 力 有 限, 并 且 其 中 的 贝 叶 斯 网 络 主 要 用 于 构 建 用 户 档 案 模 型 深 度 学 习 (Hinton et al.,2006) 因 其 能 够 自 动 识 别 出 数 据 的 特 征, 便 于 初 始 问 题 的 特 征 提 取, 该 方 法 能 够 克 服 传 统 特 征 提 取 方 法 存 在 的 问 题 中 小 学 教 育 视 频 资 源 丰 富, 亟 需 对 视 频 资 源 快 速 自 动 提 取 特 征, 进 而 进 行 有 效 地 推 送 支 持 向 量 机 (Support Vector Machine,SVM)( 张 学 工,2004) 是 一 种 基 于 统 计 学 习 理 论 的 机 器 学 习 方 法, 通 常 用 来 进 行 模 式 识 别 分 类 以 及 回 归 分 析 研 究 采 用 深 度 学 习 对 视 频 资 源 提 取 特 征, 然 后 构 造 视 频 中 的 知 识 点 视 频 质 量 和 学 习 者 需 求 之 间 的 特 征 向 量, 作 为 支 持 向 量 机 的 输 入, 再 由 支 持 向 量 机 决 定 是 否 将 视 频 资 源 推 送 给 学 习 者 这 是 一 种 基 于 深 度 学 习 和 支 持 向 量 机 的 教 育 视 频 资 源 推 送 方 法, 能 向 学 习 者 推 送 有 效 的 视 频 资 源 三 推 送 系 统 架 构 整 个 系 统 主 要 包 括 三 个 部 分 : 用 户 需 求 提 取 深 度 学 习 视 频 知 识 点 识 别 和 支 持 向 量 机 推 送 系 统 整 体 架 构 如 图 1 所 示 第 一 个 部 分 为 用 户 需 求 提 取, 它 的 工 作 是 通 过 采 集 和 分 析 学 习 者 的 网 络 行 为 来 提 取 学 生 的 网 络 资 源 需 求 用 户 需 求 提 取 模 块 是 个 性 化 推 送 的 基 础 模 块, 负 责 收 集 用 户 的 学 习 信 息 一 方 面 通 过 在 线 学 习 情 况 调 查 获 取 学 生 主 动 描 述 出 来 的 显 式 信 息, 例 如 学 生 的 年 级 课 程 学 习 情 况 以 及 考 试 成 绩 等 基 本 学 习 状 况 ; 另 一 方 面 通 过 行 为 跟 踪 收 集 用 户 在 资 源 使 用 过 程 中 的 隐 式 学 习 信 息 行 为 跟 踪 主 要 包 括 :.105.
3 技 术 应 用 一 种 基 于 特 征 提 取 的 教 育 视 频 资 源 推 送 方 法 学 习 资 源 库 资 源 搜 索 用 户 信 息 搜 集 深 度 神 经 网 络 资 源 使 用 用 户 建 模 学 习 资 源 特 征 用 户 学 习 资 源 需 求 SVM 计 算 资 源 与 需 求 相 关 性 是 否 满 足 推 送 条 件? N Y 主 动 推 送 不 推 送 图 1 基 于 深 度 学 习 和 支 持 向 量 机 的 教 育 视 频 资 源 推 送 策 略 (1) 用 户 的 资 源 使 用 信 息 : 通 过 用 户 对 资 源 的 点 换 表 示, 从 而 最 大 化 模 态 之 间 的 关 联 性 最 后, 在 击 下 载 收 藏 和 评 价 等 信 息, 选 取 用 户 需 要 的 学 输 出 层 得 到 深 度 学 习 模 型 所 识 别 出 来 的 教 学 中 的 知 习 资 源, 提 取 用 户 对 已 有 资 源 的 需 求 描 述 (2) 识 点, 把 该 知 识 点 作 为 下 一 步 支 持 向 量 机 进 行 分 类 用 户 的 资 源 搜 索 信 息 : 通 过 搜 索 引 擎 日 志 ( 站 内 搜 的 输 入 量 通 过 数 据 的 训 练 来 确 定 隐 藏 层 与 输 入 层 索 和 嵌 套 外 部 的, 如 Baidu,Google 等 ) 记 录 用 户 之 间 的 权 值, 优 化 支 持 向 量 机 的 工 作 性 能, 更 好 地 检 索 的 信 息, 采 用 Web 挖 掘 技 术 ( 韩 勃,2012) 获 呈 现 输 入 数 据 的 内 容 取 用 户 学 习 行 为 数 据, 在 服 务 器 端 通 过 挖 掘 Web 第 三 个 部 分 为 支 持 向 量 机 推 送 部 分 首 先 建 立 日 志 来 跟 踪 收 集 学 生 的 学 习 行 为 数 据 ; 在 客 户 端 则 用 户 与 学 习 资 源 的 联 系, 形 成 特 征 向 量 然 后 采 用 利 用 Cookie 安 装 浏 览 器 插 件 等 方 法 进 行 数 据 采 径 向 基 核 函 数 分 别 构 建 支 持 向 量 机, 最 终 实 现 学 习 集, 并 根 据 这 些 行 为 数 据 分 析 学 习 者 的 学 习 兴 趣 和 资 源 的 主 动 推 送 基 于 支 持 向 量 机 的 学 习 资 源 推 送 偏 重 点 用 户 信 息 收 集 模 块 获 得 的 数 据 ( 包 括 基 本 算 法 主 要 有 两 个 阶 段 : 学 习 阶 段 和 学 习 资 源 推 送 阶 信 息 学 习 偏 好 学 习 状 况 ) 将 用 来 对 学 习 者 进 行 段 学 习 阶 段 主 要 包 括 : 学 习 资 源 预 选 取 建 立 训 建 模 通 过 分 析 用 户 模 型 所 得 到 学 习 者 对 学 习 资 源 练 样 本 集 选 择 核 函 数 获 取 相 应 参 数 学 习 阶 段 的 需 求 描 述 将 作 为 支 持 向 量 机 的 输 入 之 后 为 资 源 主 动 推 送 阶 段 的 实 施 过 程 系 统 的 性 能 第 二 个 部 分 为 深 度 学 习 视 频 知 识 点 识 别 首 先 指 标 为 学 习 者 对 推 送 结 果 的 实 际 点 击 率 和 满 意 度 采 用 深 度 学 习 进 行 教 育 资 源 特 征 提 取 采 用 深 度 自 实 际 点 击 率 可 由 网 站 后 台 统 计 得 到, 满 意 度 可 以 通 动 编 码 器 利 用 无 监 督 逐 层 贪 心 预 训 练 和 系 统 性 参 数 过 对 学 习 者 进 行 满 意 度 调 查 问 卷 得 到 优 化 的 多 层 非 线 性 网 络, 从 无 类 标 数 据 中 提 取 高 维 四 学 习 者 建 模 复 杂 输 入 数 据 的 分 层 特 征, 并 得 到 原 始 数 据 的 分 布 式 特 征 深 度 自 动 编 码 的 学 习 模 型 分 为 输 入 层 共 学 习 者 建 模 是 对 学 习 者 的 学 习 特 征 进 行 描 述 的 享 表 示 层 以 及 输 出 层 在 输 入 层 通 过 采 用 稀 疏 玻 尔 过 程, 推 送 系 统 中 的 学 习 者 模 型 不 仅 包 括 学 习 者 的 兹 曼 机 进 行 预 训 练 得 到 资 源 的 特 征 模 态 在 共 享 表 姓 名 性 别 等 基 本 信 息, 还 包 括 能 够 反 映 学 习 者 学 示 层 通 过 采 用 典 型 关 联 分 析 方 法 找 到 特 征 模 态 的 转 习 进 度 知 识 水 平 及 其 个 性 化 ( 如 兴 趣 爱 好 ) 的.106. 现 代 远 程 教 育 研 究 2016 年 3 期 / 总 141 期
4 一种基于特征提取的教育视频资源推送方法 技术 信息 这为学习者推荐合适的学习资源提供了依据 由此 研究中的学习者模型可从学习风格偏 表 中小学学习阶段的划分 年级 等级 小一 学习阶段 1 小二 2 小三 3 小四 4 1.学习者基本信息 小五 5 学习者基本信息包括姓名 性别 年级 擅长 小六 6 初一 7 初二 8 初三 9 高一 10 高二 11 高三 12 好 认知水平和测试评价等多个方面进行描述 黄 俊 2013 学习者模型的形式化描述如下 学习者模型={基本信息 学习偏好 学习状况} 科目等 由学习者提供 小学 初中 2.学习者个性化兴趣特征 个性化兴趣特征包括学习者对教学内容 教学 方式 教学时间等方面的偏好 如学生喜欢诗词类 高中 的学习内容 喜欢互动式教学 喜欢长时间学习 这类信息难以直接获得 需通过对学习者的访问记 录进行数据挖掘 分析访问记录中隐含的学习者个 根据学生所处的年级 在知识深度的量化过程 中 引入变量 g 表示学生所处的不同年级 变量取 值是处于区间[1 12]的整数 性化特征而获得 3.学习者学习状况 学习状况主要描述学习者的知识学习状态 包 在一个学习阶段里 即具有相同的 g 值 为了 更好地考核学生对知识的掌握情况 一般系统会通 过进行多次测验来综合评定 括学习知识的广度和深度 1 学习知识的广度 2 知识点一般是由教学专家根据学科的特点和实 际教学情况进行的系统 科学的划分 以保证知识 内容的局部完整性 研究采用知识点表示领域知识 的最小完整单元 知识点可以构建学生的知识体 系 也能在一定程度上反映出学生当前的知识广 度 因此而建立的学生的知识广度模型如下 KW={m1 m2 mm} 应用 1 其 中 m1={a1 a2 an} m2={b1 b2 bn} mn={m1 m2 mn} 式 子 a1~an b1~bn m1~mn 都 表 示 知 识 点 的 数 值 当学习者学习了某个知识点 则该知识点的属 性值为 1 反之 该知识点的属性值为 0 因此 如果测量该学习者所学某一课程的全部知识点 就 能得到表示该学生某一学科的知识体系向量 然 其中 ci 表示第 i 次测试的成绩 假设每次测 试的满分均为 100 分 wi 表示一门课的各种测试 中第 i 次测试占的比重 它的取值在[0 1]之间 必须满足 公式 2 表示多次测试成绩的加权和 用 KD=F g c 表示对某一阶段学习者的知识深度 进行量化 综合学习者的知识广度和知识深度两个方面 建立的领域知识模型为 K=ψ KW KD 3 其中 KW={m1 m2 mn} KD= g c 通过对学习者的学习偏好和学习状况进行分 而 知识点之间的关系并不是完全独立的 而是有 析 得到学习者的学习需求 作为支持向量机的 依赖 继承 分解等关系 由知识点构建的知识体 输入 系具有层次结构 因此 研究采用一个有层次之分 的向量组表示学习者的知识广度 2 学习知识的深度 不同阶段的学习者学习的知识点不同 研究将 中小学学习者分为 12 个阶段 如下表所示 五 基于深度学习的知识点提取 教育视频中知识点的提取是进行其个性化推送 的前提 研究采用基于深度学习的方法能有效并准 确提取所需知识点.107.
![学习者个性化兴趣特征 个性化兴趣特征包括学习者对教学内容 教学 方式 教学时间等方面的偏好 如学生喜欢诗词类 高中 的学习内容 喜欢互动式教学 喜欢长时间学习 这类信息难以直接获得 需通过对学习者的访问记 录进行数据挖掘 分析访问记录中隐含的学习者个 根据学生所处的年级 在知识深度的量化过程 中 引入变量 g 表示学生所处的不同年级 变量取 值是处于区间[1 12]的整数 性化特征而获得 3.](/docs-images/47/20495265/images/page_4.jpg "学习者学习状况 学习状况主要描述学习者的知识学习状态 包 在一个学习阶段里 即具有相同的 g 值 为了 更好地考核学生对知识的掌握情况 一般系统会通 过进行多次测验来综合评定 括学习知识的广度和深度 1 学习知识的广度 2 知识点一般是由教学专家根据学科的特点和实 际教学情况进行的系统 科学的划分 以保证知识 内容的局部完整性 研究采用知识点表示领域知识 的最小完整单元")
5 技 术 应 用 一 种 基 于 特 征 提 取 的 教 育 视 频 资 源 推 送 方 法 知 识 点 声 谱 波 重 构 视 频 帧 重 构 输 出 层 共 享 表 示 共 享 表 示 层 输 入 层 声 谱 波 输 入 视 频 帧 输 入 图 2 深 度 自 动 编 码 器 学 习 模 型 视 频 是 一 种 既 包 含 音 频 又 包 含 图 像 的 合 成 资 减 小 信 息 重 构 的 误 差, 提 高 知 识 点 识 别 的 准 确 度 源, 为 根 据 视 频 特 征 更 准 确 识 别 知 识 点, 研 究 采 用 基 于 稀 疏 理 论 的 深 度 自 动 编 码 器 对 原 始 自 动 编 多 模 态 的 识 别 方 法, 即 将 视 频 资 源 的 深 度 学 习 模 型 码 器 的 隐 含 层 添 加 了 约 束 条 件 并 增 加 了 隐 含 层 数 描 述 为 视 听 双 模 态 的 特 征 学 习, 其 中 该 模 型 的 双 输 量, 因 而 当 隐 含 层 神 经 元 的 数 量 很 大 时, 该 类 自 动 入 分 别 是 连 续 声 谱 图 和 视 频 帧 编 码 器 依 然 能 发 现 输 入 数 据 的 结 构 特 征 该 深 度 自 在 进 行 知 识 点 识 别 与 提 取 前, 需 对 所 需 要 的 相 关 动 编 码 器 能 提 取 高 维 数 据 变 量 的 稀 疏 解 释 性 因 子, 资 源 的 特 征 进 行 预 训 练 预 训 练 过 程 采 用 稀 疏 限 制 玻 保 留 原 始 输 入 的 非 零 特 征, 增 加 表 示 算 法 的 鲁 棒 尔 兹 曼 机 (Restricted Boltzmann Machines,RBM) 性, 增 强 数 据 的 线 性 可 分 性, 使 分 类 边 界 变 得 更 加 RBM 是 一 个 具 有 隐 藏 变 量 和 可 见 变 量 的 无 向 图 模 清 晰, 并 且 能 在 一 定 程 度 上 控 制 变 量 的 规 模, 改 变 型 隐 藏 变 量 和 可 见 变 量 之 间 存 在 对 称 性 的 连 接, 给 定 输 入 数 据 的 结 构, 丰 富 原 有 信 息, 提 高 信 息 表 但 隐 藏 变 量 之 间 或 者 可 见 变 量 之 间 没 有 连 接 并 且 述 的 全 面 性 和 准 确 率 可 见 变 量 作 为 实 值 单 元, 隐 藏 变 量 作 为 二 值 单 元 基 于 以 上 分 析, 研 究 提 出 一 种 基 于 深 度 自 动 编 研 究 采 用 对 比 差 异 来 学 习 RBM 模 型 的 参 数 同 时 码 器 的 知 识 点 提 取 方 案, 如 图 2 所 示 为 了 调 整 该 模 型 的 稀 疏 度, 我 们 鼓 励 每 一 个 隐 藏 单 该 学 习 模 型 分 为 输 入 层 共 享 表 示 层 以 及 输 出 层 元 采 用 正 则 惩 罚 时 期 具 有 预 决 定 的 期 望 激 活 输 入 层 : 为 视 频 资 源 的 两 个 特 征 模 态, 即 声 谱 视 频 资 源 的 深 度 学 习 模 型 采 用 基 于 稀 疏 理 论 的 波 和 视 频 帧, 该 两 个 特 征 采 用 稀 疏 玻 尔 兹 曼 机 进 行 深 度 自 动 编 码 器 (Jiquan et al.,2011) 深 度 自 动 编 码 预 训 练 器 是 一 种 利 用 无 监 督 逐 层 贪 心 预 训 练 和 系 统 性 参 数 共 享 表 示 层 : 这 一 层 的 关 键 是 找 到 特 征 模 态 的 优 化 的 多 层 非 线 性 网 络 从 无 标 签 数 据 中 提 取 高 维 复 转 换 表 示, 从 而 最 大 化 模 态 之 间 的 关 联 性 研 究 采 杂 输 入 数 据 的 分 层 特 征, 并 得 到 原 始 数 据 的 分 布 式 用 典 型 关 联 分 析 (Canonical Correlation Analysis, 特 征 表 示 的 深 度 学 习 神 经 网 络 结 构, 其 主 要 工 作 是 CCA) 的 方 法 寻 找 声 谱 波 和 视 频 帧 数 据 的 线 性 转 复 现 输 入 内 容 当 自 动 编 码 器 的 输 入 为 无 标 签 数 据 换, 从 而 形 成 性 能 优 良 的 共 享 表 示 时, 其 首 先 需 要 经 过 一 个 输 入 数 据 编 码 的 过 程, 将 其 中, 典 型 相 关 分 析 有 助 于 综 合 地 描 述 两 组 变 该 编 码 作 为 输 入 的 一 个 表 示, 然 后 再 进 行 表 示 的 解 量 之 间 的 典 型 相 关 关 系, 先 将 较 多 变 量 转 化 为 少 数 码, 这 样 就 可 以 获 得 输 入 数 据 的 信 息, 如 果 该 解 码 几 个 典 型 变 量, 再 通 过 其 间 的 典 型 相 关 系 数 来 综 合 信 息 与 原 始 输 入 信 息 相 像, 可 以 肯 定 编 码 的 过 程 是 描 述 两 组 多 元 随 机 变 量 之 间 关 系 的 统 计 方 法 运 用 可 靠 的, 进 而 调 整 编 码 与 解 码 过 程 的 权 重, 进 一 步 典 型 相 关 分 析, 其 基 本 程 序 是 从 两 组 变 量 各 自 的 线.108. 现 代 远 程 教 育 研 究 2016 年 3 期 / 总 141 期
6 一 种 基 于 特 征 提 取 的 教 育 视 频 资 源 推 送 方 法 技 术 应 用 性 函 数 中 各 抽 取 一 个 组 成 一 对, 它 们 应 是 相 关 系 数 达 到 最 大 值 的 一 对, 称 为 第 1 对 典 型 变 量, 类 似 地 就 可 以 求 出 第 2 对 第 3 对, 这 些 成 对 变 量 之 间 互 不 相 关, 各 对 典 型 变 量 的 相 关 系 数 称 为 典 型 相 关 系 数 所 得 到 的 典 型 相 关 系 数 的 数 目 不 超 过 原 两 组 变 量 中 任 何 一 组 变 量 的 数 目 共 享 层 采 用 典 型 相 关 分 析 方 法, 目 的 是 最 大 程 度 发 现 声 谱 波 和 视 频 帧 数 据 两 者 之 间 的 关 联 点, 进 而 应 用 深 度 学 习 更 精 准 地 识 别 教 育 视 频 中 的 知 识 点 输 出 层 : 输 出 该 深 度 学 习 模 型 所 识 别 出 来 的 教 学 视 频 中 的 知 识 点, 该 知 识 点 作 为 下 一 步 支 持 向 量 机 进 行 分 类 的 输 入 量 综 上 所 述, 深 度 自 动 学 习 编 码 模 型 的 工 作 流 程 如 下 : 首 先 利 用 稀 疏 玻 尔 兹 曼 机 对 视 频 资 源 进 行 预 训 练, 得 到 视 频 资 源 的 两 个 特 征 模 态, 即 声 谱 波 和 视 频 帧 ; 然 后 利 用 典 型 关 联 分 析 方 法 找 到 声 谱 波 和 视 频 帧 数 据 的 线 性 转 换 并 形 成 优 良 的 共 享 表 示 ; 最 后 输 出 该 视 频 中 包 含 的 知 识 点, 作 为 支 持 向 量 机 的 输 入 六 基 于 支 持 向 量 机 的 个 性 化 学 习 资 源 推 送 设 计 研 究 采 用 SVM 技 术 对 含 有 深 度 学 习 提 取 到 的 特 征 信 息 的 学 习 资 源 进 行 主 动 推 送, 但 并 不 是 所 有 的 资 源 都 要 进 行 推 送 其 关 键 问 题 是 选 择 哪 些 资 源 进 行 推 送 研 究 的 目 的 是 根 据 用 户 的 特 征 进 行 资 源 的 匹 配 性 推 荐, 即 推 荐 适 合 用 户 的 信 息 通 过 建 立 学 习 资 源 与 用 户 需 求 的 关 联, 在 学 习 资 源 库 中 智 能 化 选 择 最 适 合 课 程 知 识 域 数 据 库 该 学 习 者 的 学 习 资 源, 并 进 行 主 动 推 送 为 了 更 好 地 实 现 学 习 资 源 的 个 性 化 推 送, 首 先 需 要 建 立 起 用 户 需 求 与 学 习 资 源 的 联 系, 并 形 成 特 征 向 量 然 后 采 用 径 向 基 核 函 数 构 建 支 持 向 量 机, 最 终 实 现 学 习 资 源 的 个 性 化 推 送 基 于 支 持 向 量 机 的 学 习 资 源 推 送 算 法 主 要 包 括 学 习 阶 段 和 学 习 资 源 推 送 阶 段 1. 用 户 需 求 与 学 习 资 源 之 间 的 关 联 基 于 支 持 向 量 机 的 资 源 推 送 主 要 通 过 知 识 点 来 建 立 用 户 需 求 与 学 习 资 源 之 间 的 关 联 知 识 点 是 教 学 活 动 过 程 中 传 递 教 学 信 息 的 基 本 单 元, 包 括 理 论 原 理 概 念 定 义 范 例 和 结 论 等 一 门 课 程 的 学 习 可 以 看 成 是 对 一 系 列 知 识 点 的 学 习 过 程 为 了 更 清 晰 地 建 立 用 户 需 求 与 学 习 资 源 之 间 的 关 联, 需 要 描 述 知 识 点 之 间 的 关 系 知 识 点 之 间 的 关 系 包 含 从 属 关 系 和 支 持 关 系 在 从 属 关 系 中, 不 包 含 任 何 其 他 知 识 点 的 称 为 元 知 识 点 ; 而 包 含 其 他 知 识 点 的 称 为 复 合 知 识 点 知 识 点 的 支 持 关 系 是 指 知 识 点 的 先 修 后 修 关 系, 因 为 学 习 是 一 种 循 序 渐 进 的 过 程, 知 识 点 在 学 习 过 程 中 具 有 一 种 必 然 的 先 后 衔 接 关 系 一 个 知 识 点 当 前 是 否 可 学 习 往 往 取 决 于 另 一 些 知 识 点 是 否 学 习 过, 或 者 说 后 者 是 前 者 的 预 备 知 识 在 学 习 某 一 知 识 点 之 前 必 须 先 学 习 相 关 的 另 一 知 识 点, 这 两 者 之 间 的 关 系 即 为 先 修 关 系 在 学 习 某 一 知 识 点 之 后, 由 本 知 识 点 直 接 支 持 的 知 识 点, 这 两 者 之 间 就 直 接 构 成 了 后 修 关 系 通 过 支 持 关 系 构 建 的 知 识 点 关 系 图 是 一 个 有 向 无 环 图 (DAG)( 林 海 平 等,2010), 如 图 3 所 示 课 学 习 对 象 数 据 库 F Y 复 合 知 识 点 元 知 识 点 F5 Y7 Y6 Y5 F1 F4 Y4 F3 Y3 F2 Y2 X X Y: Y 属 于 X Y: X 是 Y 的 先 修 知 识 图 3 Y1 某 课 程 知 识 结 构 分 解 图.109.
7 技 术 应 用 一 种 基 于 特 征 提 取 的 教 育 视 频 资 源 推 送 方 法 程 中 的 实 例 解 说 等 学 习 对 象 统 称 为 学 习 资 源, 并 将 每 个 学 习 对 象 用 隶 属 关 系 隶 属 于 某 个 知 识 点, 由 此 构 成 图 3 所 示 的 某 课 程 知 识 结 构 分 解 图 其 中, 课 程 知 识 域 数 据 库 (KDDB) 包 含 了 课 程 中 所 有 的 知 识 点, 并 定 义 各 知 识 点 之 间 的 关 系 ; 学 习 对 象 数 据 库 (LODB) 包 含 此 课 程 的 所 有 学 习 资 源 对 象, 并 定 义 每 个 学 习 对 象 与 知 识 点 的 隶 属 关 系 根 据 知 识 点 划 分 的 颗 粒 度 不 同, 可 分 为 复 合 知 识 点 F 和 元 知 识 点 Y 学 习 资 源 主 要 由 学 习 资 源 包 含 的 知 识 点 列 表 (Slist) 和 学 习 资 源 难 度 (N) 学 习 视 频 的 清 晰 度 (Q) 以 及 点 击 率 (Sq) 来 进 行 形 式 化 的 描 述 学 习 资 源 与 用 户 需 求 的 绝 对 距 离 AD(S,R) 表 示 学 习 资 源 与 用 户 所 需 的 知 识 点 的 相 关 性, 即 前 面 所 描 述 的 支 持 程 度, 绝 对 距 离 越 大 则 表 示 相 关 性 越 小 而 学 习 资 源 与 用 户 需 求 的 相 对 距 离 AD(S,R) 主 要 表 示 学 习 资 源 中 知 识 点 与 用 户 需 求 中 知 识 点 的 先 修 后 修 关 系 用 户 需 求 的 知 识 点 包 括 用 户 浏 览 记 录 和 所 提 供 的 关 键 词, 用 Rlist 表 示 用 户 需 求 的 知 识 点 列 表 2. 特 征 向 量 的 选 择 资 源 是 否 推 送 可 以 通 过 支 持 向 量 机 进 行 学 习 分 类, 因 此 需 要 构 造 特 征 向 量 作 为 支 持 向 量 机 的 输 入 当 用 户 浏 览 资 源 后, 系 统 可 根 据 其 浏 览 的 学 习 资 源 记 录 关 键 词, 同 时 根 据 其 需 求 主 动 推 送 学 习 资 源 因 此, 需 要 构 造 学 习 资 源 与 用 户 需 求 的 特 征 向 量 主 要 包 括 : 学 习 资 源 与 用 户 需 求 的 绝 对 距 离 相 对 距 离, 学 习 资 源 的 学 习 难 度, 学 习 资 源 的 清 晰 度 及 点 击 率 3. 基 于 支 持 向 量 机 的 个 性 化 学 习 资 源 推 送 设 计 (1) 支 持 向 量 机 原 理 SVM 是 从 线 性 可 分 情 况 下 的 最 优 分 类 面 发 展 而 来 的, 基 本 思 想 可 用 图 4 的 两 维 情 况 说 明 图 中 圆 形 和 方 形 分 别 代 表 两 类 样 本,H 为 分 类 线, 分 别 为 各 类 中 离 分 类 线 最 近 的 样 本 且 平 行 于 分 类 线 的 直 线, 它 们 之 间 的 距 离 叫 做 分 类 间 隔 所 谓 最 优 分 类 线 就 是 要 求 分 类 线 不 但 能 将 两 类 正 确 分 开 ( 训 练 错 误 率 为 0), 且 能 使 分 类 间 隔 最 大 对 于 非 线 性 问 题, 可 以 通 过 非 线 性 变 换 转 换 为.110. H2 图 4 H 某 个 高 维 空 间 中 的 线 性 问 题, 再 变 换 空 间 求 最 优 分 类 面 对 于 非 线 性 数 据 集,SVM 可 通 过 一 种 核 函 数 将 非 线 性 空 间 映 射 到 高 维 空 间 而 实 现 线 性 分 类 目 前 SVM 最 常 用 的 核 函 数 主 要 有 三 类 : 线 性 核 函 数 多 项 式 核 函 数 和 径 向 基 (RBF) 核 函 数 这 些 核 函 数 中 RBF 应 用 最 广, 无 论 是 小 样 本 还 是 大 样 本, 高 维 还 是 低 维 等 情 况,RBF 核 函 数 均 适 用 相 比 其 他 的 函 数 RBF, 核 函 数 具 有 以 下 优 点 : 其 一,RBF 核 函 数 可 以 将 一 个 样 本 映 射 到 一 个 更 高 维 的 空 间, 而 且 线 性 核 函 数 是 RBF 的 一 个 特 例, 换 言 之, 如 果 考 虑 使 用 RBF, 就 没 有 必 要 考 虑 线 性 核 函 数 了 H1 其 二, 与 多 项 式 核 函 数 相 比,RBF 需 要 确 定 的 参 数 要 少, 核 函 数 参 数 的 多 少 直 接 影 响 函 数 的 复 杂 程 度 另 外, 当 多 项 式 的 阶 数 比 较 高 时, 核 矩 阵 的 元 素 值 将 趋 于 无 穷 大 或 无 穷 小, 而 选 择 RBF 会 减 少 数 值 的 计 算 困 难 (2) 推 送 的 实 现 线 性 可 分 情 况 下 的 最 优 分 类 线 推 送 主 要 分 为 学 习 阶 段 与 学 习 资 源 主 动 推 送 阶 段 学 习 阶 段 的 实 施 过 程 包 括 : 预 选 取 学 习 资 源 建 立 训 练 样 本 集 选 择 核 函 数 获 取 相 应 参 数 预 选 取 学 习 资 源 : 根 据 用 户 的 浏 览 记 录, 系 统 将 根 据 相 关 原 则 预 选 取 一 些 资 源, 推 荐 给 用 户 建 立 训 练 样 本 集 : 每 一 个 预 挑 选 出 来 的 学 习 资 源 与 用 户 需 求 生 成 特 征 向 量, 如 果 用 户 点 击 选 取 了 此 学 习 资 源, 则 归 类 为 1, 否 则 归 类 为 0 选 择 核 函 数 : 依 据 麦 瑟 (Mercer) 定 理 按 实 际 情 况 为 SVM 选 择 适 当 的 核 函 数 相 关 参 数, 作 为 高 维 特 征 空 间 在 低 维 输 入 空 间 的 等 效 形 式 选 择 适 当 的 核 函 数 可 将 复 杂 特 征 空 间 映 射 到 一 个 简 单 的 高 维 空 间, 且 高 维 空 间 中 两 特 征 向 量 间 的 点 积 可 由 核 函 数 在 低 维 特 征 空 间 中 对 应 两 特 征 向 量 计 算 而 得 到, 现 代 远 程 教 育 研 究 2016 年 3 期 / 总 141 期
8 一 种 基 于 特 征 提 取 的 教 育 视 频 资 源 推 送 方 法 技 术 应 用 这 样 降 低 了 分 类 器 的 复 杂 度, 而 不 用 担 心 由 于 引 入 核 函 数 而 引 起 的 维 数 灾 难 获 取 相 应 参 数 : 通 过 训 练 样 本 集, 求 解 二 次 规 划 式, 获 得 每 一 个 SVM 的 支 持 向 量 及 相 应 的 拉 格 朗 日 (Lagrange) 乘 子 资 源 主 动 推 送 阶 段 的 实 施 过 程 是 : 首 先 导 入 前 面 学 习 阶 段 所 获 得 的 参 数, 包 括 训 练 样 本 数 据 每 个 样 本 对 应 的 拉 个 朗 日 乘 子 以 及 支 持 向 量 等 然 后 在 用 户 每 次 浏 览 后 预 选 取 若 干 个 学 习 资 源, 将 每 个 学 习 资 源 与 用 户 需 求 和 资 源 质 量 ( 包 括 资 源 的 学 习 难 度 清 晰 度 和 点 击 率 ) 生 成 输 入 特 征 向 量 (RD (S,R),AD(S,R),N,Q,Sq), 根 据 分 类 函 数 计 算 其 输 出 值 (0 或 者 1) 最 后 是 资 源 的 推 送, 将 输 出 结 果 为 1 的 特 征 向 量 中 的 学 习 资 源 推 荐 给 用 户 七 结 论 为 提 高 教 学 资 源 的 利 用 率 和 资 源 获 取 的 效 率, 研 究 提 出 了 一 种 基 于 深 度 学 习 和 支 持 向 量 机 相 结 合 的 方 法 对 网 络 上 大 量 学 习 资 源 进 行 推 送 针 对 以 往 基 于 资 源 推 送 系 统 中 很 多 资 源 上 传 者 在 描 述 资 源 时, 只 是 简 单 地 描 述 内 容 信 息, 没 有 全 面 详 细 地 描 述 导 学 资 源 介 绍 的 相 关 知 识 的 问 题, 采 用 深 度 神 经 网 络 和 支 持 向 量 机 相 结 合 的 方 式 对 缺 少 分 类 和 标 签 信 息 的 教 育 资 源 实 现 推 送 采 用 深 度 自 动 编 码 器, 进 行 资 源 的 深 度 共 享, 从 而 有 效 准 确 识 别 出 教 学 资 源 中 的 知 识 点, 然 后 构 造 资 源 的 知 识 点 质 量 和 用 户 需 求 之 间 的 特 征 向 量, 作 为 支 持 向 量 机 的 输 入, 根 据 支 持 向 量 机 中 的 分 类 函 数 决 定 是 否 推 送, 实 现 资 源 根 据 用 户 需 求 自 动 推 送 通 过 学 习 者 对 推 送 结 果 的 实 际 点 击 率 和 满 意 度 作 为 方 案 的 性 能 评 价 指 标 这 种 方 案 关 注 学 习 者 的 兴 趣 需 求 和 视 频 特 征 的 结 合, 具 有 广 泛 的 市 场 前 景 和 应 用 潜 力 参 考 文 献 : [1] 郭 进 成 (2013). 基 于 本 体 的 教 育 资 源 推 送 服 务 研 究 [D]. 呼 和 浩 特 : 内 蒙 古 大 学 : 1. [2] 韩 勃 (2012). E-Learning 环 境 中 学 习 行 为 挖 掘 的 设 计 与 实 现 [D]. 济 南 : 山 东 大 学 : [3] 何 安 (2007). 协 同 过 滤 技 术 在 电 子 商 务 推 荐 系 统 中 的 应 用 研 究 [D]. 杭 州 : 浙 江 大 学 : [4] 黄 俊 (2013). 基 于 学 生 特 征 模 型 的 教 育 云 资 源 推 送 技 术 [D]. 广 州 : 华 南 理 工 大 学 : [5] 林 海 平, 檀 晓 红, 申 瑞 民 (2010). 基 于 知 识 结 构 图 的 个 性 化 学 习 内 容 生 成 算 法 [J]. 上 海 交 通 大 学 学 报, (3): [6] 邢 春 晓, 高 凤 荣, 战 思 南 (2007). 适 应 用 户 兴 趣 变 化 的 协 同 过 滤 推 荐 算 法 [J]. 计 算 机 研 究 与 发 展, (2): [7] 许 海 玲, 吴 潇, 李 晓 东 (2009). 互 联 网 推 荐 系 统 比 较 研 究 [J]. 软 件 学 报, (2): [8] 王 宏 宇 ( 2007). 商 务 推 荐 系 统 的 设 计 研 究 [D]. 合 肥 : 中 国 科 学 技 术 大 学 : [9] 张 学 工 (2004). 关 于 统 计 学 习 理 论 与 支 持 向 量 机 [J]. 自 动 化 学 报,26(1): [10]Avancini, H., & Straccia, U. (2004). Personalization, Collaboration, and Recommendation in the Digital Library Environment Cyclades[A]. Proceedings of the IADIS International Conference Applied Computing(AC-04) [C]. Lisbon, Portugal: IADIS: [11]Dunja, M.(1996). Personal Web Watcher: Design and Implementation[R]. Department of Intelligent Systems J Stefan Institute. [12]Hinton, G. E., & Salakhutdinov, R. R.(2006). Reducing the Dimensionality of Data with Neural Networks[J]. Science, 313(5786): [13]Lieberman, H., Dyke, N. V., & Vivacqua, A.(1999). Let's Browse: A Collaborative Browsing Agent[J]. Knowledge-Based Systems, 12(8): [14]Linden, G., Smith, B., & York, J.(2010). Amazon.com Recommendations: Item-to-Item Collaborative Filtering[J]. IEEE Internet Computing, 7(1): [15]James. R., & Marcos, J. P.(1997). Siteseer: Personalized Navigation for the Web[J]. Communications of the ACM, 40(3): [16]Jiquan, N., Aditya, K., & Mingyu, K. et al.(2011). Multimodal Deep Learning[A]. Proceedings of the 28th International Conference on Machine Learning (ICML-11) [C]. Bellevue, Washington, Usa: [17]Michael, P., Jack, M., &Daniel, B. (1998). Syskill & Webert: Identifying interesting web sites[c]. Thirteenth National Conference on Artificial Intelligence-volume.23(4): [18]Resnick, P., & Varian, H. R.(1997). Recommender Systems[J]. Communications of the ACM, 40(3): [19]Tang, T., & Mccalla, G.(2004). Evaluating a Smart Recommender for an Evolving E-learning System: A Simulation-Based Study[A]. Tawfik, A. Y., & Goodwin, S. D.(2004). Advances in Artificial Intelligence[M]. Springer Berlin Heidelberg: 收 稿 日 期 责 任 编 辑 曾 艳.111.
9 技 术 应 用 一 种 基 于 特 征 提 取 的 教 育 视 频 资 源 推 送 方 法 The Implementation of Educational Video Resources Recommendation Method Based on Feature Extraction Wen Mengfei, Hu Chao, Yu Wentao, Liu Weirong Abstract: The plentiful network educational video resources meet the demand of learners to select learning content, learning time and learning place by themselves. However, it's difficult for learners to obtain worthwhile resources associated with their needs from the massive resources quickly and efficiently because of some problems existing in the resources or the resources platform such as the varied quality of resource content, the scarcity of high-quality educational resources, resources homogenization, the single mode of resources pushing. To allow learners to get personalized educational video resources efficiently, when recommending resources, this research uses deep learning method to identify the knowledge points of video resources accurately. Then the feature vector structured by the knowledge points of video resources, video quality and the needs of learners serves as the input of the support vector machine, which is responsible for deciding whether to recommend video resources to the learners or not. The performance evaluating indicators of this proposed method includes the actual click rate of the recommended resources by learners and the satisfaction degree fed back by learners. This proposed method focuses on the combination of the learners' interests and video features, which can better meet the requirements of learners and enhance the ability of learners with great potential in application. Keywords: Educational Video Resources; Feature Extraction; Deep Learning; Support Vector Machine; Recommendation Method 第 四 届 学 习 科 学 国 际 研 讨 会 将 在 中 国 华 南 师 范 大 学 召 开 2016 年 6 月 6-8 日, 第 四 届 学 习 科 学 国 际 研 讨 会 在 华 南 师 范 大 学 召 开 学 习 科 学 国 际 研 讨 会 International Workshop on Advanced Learning Sciences (IWALS) 是 由 美 国 宾 州 州 立 大 学 和 台 湾 师 范 大 学 于 2013 年 发 起, 每 年 举 办 一 次 的 国 际 性 学 术 盛 会 会 议 的 目 标 是 为 各 国 学 者 提 供 一 个 学 习 科 学 的 互 动 交 流 平 台 该 平 台 以 语 言 科 学 科 学 学 习 及 学 习 科 技 三 大 研 究 领 域 为 发 展 主 轴, 通 过 与 世 界 各 顶 尖 大 学 进 行 策 略 性 结 盟, 推 展 学 习 科 学 相 关 议 题 之 国 际 性 整 合 计 划, 以 构 建 坚 实 的 学 习 科 学 之 研 究 基 础 此 次 会 议 由 宾 夕 法 尼 亚 州 立 大 学 台 湾 师 范 大 学 科 罗 拉 多 州 立 大 学 华 南 师 范 大 学 教 育 部 人 文 社 会 科 学 重 点 研 究 基 地 心 理 应 用 研 究 中 心 和 广 东 省 心 理 健 康 与 认 知 科 学 重 点 实 验 室 联 合 举 办 本 次 会 议 的 主 题 为 学 习 科 学 与 学 生 创 新 能 力 培 养, 主 要 议 题 有 : 学 习 科 学 及 其 脑 机 制 ; 语 文 数 学 科 技 学 习 的 认 知 过 程 ; 学 生 学 习 能 力 与 创 新 能 力 的 培 养 本 次 会 议 邀 请 了 美 国 宾 州 州 立 大 学 教 育 学 院 院 长 David H. Monk 教 授, 美 国 宾 州 州 立 大 学 脑 行 为 和 认 知 中 心 主 任 Ping Li 教 授, 美 国 宾 州 州 立 大 学 教 育 学 院 P. Karen Murphy 教 授, 比 利 时 根 特 大 学 Martin Valcke 教 授, 台 湾 师 范 大 学 副 校 长 宋 曜 廷 教 授, 台 湾 中 央 研 究 院 语 言 学 研 究 所 曾 志 朗 院 士, 台 湾 中 央 大 学 认 知 神 经 科 学 研 究 所 所 长 洪 兰 教 授, 美 国 科 罗 拉 多 州 立 大 学 Carol Seger 教 授 和 Michael F. Steger 教 授, 北 京 师 范 大 学 薛 贵 教 授, 陕 西 师 范 大 学 胡 卫 平 教 授, 华 南 师 范 大 学 何 先 友 教 授 和 陈 琦 教 授 等 诸 多 权 威 专 家 作 大 会 报 告 或 专 题 报 告.112. 现 代 远 程 教 育 研 究 2016 年 3 期 / 总 141 期
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2013 年 度 上 海 高 校 市 级 精 品 课 程 申 报 表 ( 本 科 ) 学 校 名 称 东 华 大 学 课 程 名 称 计 算 机 系 统 与 网 络 技 术 课 程 类 型 理 论 课 ( 不 含 实 践 ) 理 论 课 ( 含 实 践 ) 实 验 ( 践 ) 课 所 属 一 级 学 科 名 称 所 属 二 级 学 科 名 称 课 程 负 责 人 申 报 日 期 工 科 计 算 机
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Chinese Journal of Science Education 2002,, 423-439 2002, 10(4), 423-439 1 2 1 1 1 2 90 8 10 91 4 9 91 8 22 ) NII 1995 7 14, 1999 1997 (Cooperative Remotely Accessible Learning CORAL) 424 (Collaborative
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Construction of Chinese pediatric standard database A Dissertation Submitted for the Master s Degree Candidate:linan Adviser:Prof. Han Xinmin Nanjing
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35期
中 国 农 学 通 报 2013,29(35):391-395 Chinese Agricultural Science Bulletin 基 于 数 字 图 书 馆 的 农 业 移 动 信 息 服 务 集 成 模 式 究 赵 丹 丹, 钱 金 良, 杨 娜, 孙 玲, 李 山 云, 王 家 银 ( 云 南 省 农 业 科 学 院 农 业 经 济 信 息 究 所, 昆 明 650205) 摘 要 :
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第 37 卷 第 5 期 自 然 论 坛 亿, 相 当 于 总 人 口 的 1/4; 到 2050 年, 比 重 将 达 到 1/3, 相 当 于 三 个 人 中 就 有 一 个 老 年 人 2013 年 上 海 市 60 岁 及 以 上 老 年 人 口 为 387.62 万 人, 占 总 人 口
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Cyberspace, D-world, E-learning: 1 Giving Libraries and Schools the Cu t t i n g 2 Ed g e L i b r a ry Association of the Republic of China Taiwan New
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Science Discovery 2016; 4(3): 202-206 http://www.sciencepublishinggroup.com/j/sd doi: 10.11648/j.sd.20160403.18 ISSN: 2331-0642 (Print); ISSN: 2331-0650 (Online) Construction for the Engineering Application-Oriented
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Value Chain ~ (E-Business RD / Pre-Sales / Consultant) APS, Advanc
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2017 3 Mar. 2017 5 2 Chongqing Higher Education Research Vol. 5 No. 2 DOI 10. 15998 /j. cnki. issn1673-8012. 2017. 02. 006 230039 2011 2015 2016 G649. 21 A 1673-8012 2017 02-0037-11 2017-01-03 2015zdjy024
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「本港青少年網上行為」調查
1) 2) Analysis of Local Net Group : the Implications of the Study on Net Behavior of Youth in Hong Kong CHAN King Chuen Information & Research Manager, Breakthrough CHAN Chi Fu Investigator of Research
2. 2001-2008 IT 3. 2008 1. 2008 2. ebay PayPal B2B B2C ebay ebay 3 120 20 Paypal 3. 4 2014 9
2014 9 * 200020 F713. 36 A 1005-1309 2014 09-0003 - 016 cross-border electronic commerce 2008 2012 150 30% 1. 1998-2001 2014-08 - 28 * 2014 3 2. 2001-2008 IT 3. 2008 1. 2008 2. ebay PayPal B2B B2C ebay
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2017 8 ( 292 ) DOI:10.13811/j.cnki.eer.2017.08.017 STEAM 1 1 2 3 4 (1. 130117; 2. + 130117; 3. 130022;4. 518100) [ ] 21 STEAM STEAM STEAM STEAM STEAM STEAM [ ] STEAM ; ; [ ] G434 [ ] A [ ] (1970 ) E-mail:ddzhou@nenu.edu.cn
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2. 文 獻 探 討 2.1 大 眾 運 輸 之 特 性 大 眾 運 輸 有 兩 項 營 運 目 的 : 第 一 是 減 少 使 用 私 人 運 輸 工 具, 以 抒 解 交 通 壅 塞 的 現 象 ; 第 二 是 藉 此 達 到 所 得 重 分 配 的 效 果 [2] 根 據 Lovelock [
![2. 文 獻 探 討 2.1 大 眾 運 輸 之 特 性 大 眾 運 輸 有 兩 項 營 運 目 的 : 第 一 是 減 少 使 用 私 人 運 輸 工 具, 以 抒 解 交 通 壅 塞 的 現 象 ; 第 二 是 藉 此 達 到 所 得 重 分 配 的 效 果 [2] 根 據 Lovelock [](/thumbs/41/22782642.jpg "2. 文 獻 探 討 2.1 大 眾 運 輸 之 特 性 大 眾 運 輸 有 兩 項 營 運 目 的 : 第 一 是 減 少 使 用 私 人 運 輸 工 具, 以 抒 解 交 通 壅 塞 的 現 象 ; 第 二 是 藉 此 達 到 所 得 重 分 配 的 效 果 [2] 根 據 Lovelock [")
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