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    基于用戶興趣相似度的虛擬學(xué)習(xí)共同體構(gòu)建

    2016-01-06 20:27郝耀軍郭玉鳳趙青杉
    中國教育信息化·高教職教 2015年9期
    關(guān)鍵詞:協(xié)同過濾網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)共同體

    郝耀軍+郭玉鳳+趙青杉

    摘 要:傳統(tǒng)在線學(xué)習(xí)共同體的構(gòu)建過分依賴用戶的自組織性,忽視了用戶的興趣偏好特征,放任了海量信息中用戶自組織的盲目性。因此,根據(jù)學(xué)習(xí)者在網(wǎng)絡(luò)活動中的學(xué)習(xí)行為信息,計(jì)算用戶對學(xué)習(xí)內(nèi)容的偏好程度,最后利用協(xié)同過濾技術(shù),在改進(jìn)用戶興趣相似度計(jì)算方法的基礎(chǔ)上推薦組成學(xué)習(xí)共同體。通過實(shí)際應(yīng)用,驗(yàn)證了該方法能建立有效的虛擬網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體,獲得更好的學(xué)習(xí)效果。

    關(guān)鍵詞:興趣相似度;學(xué)習(xí)共同體;網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí);協(xié)同過濾

    中圖分類號:G434 文獻(xiàn)標(biāo)志碼:A 文章編號:1673-8454(2015)17-0020-04z

    引言

    互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展和不斷普及,使在線信息成為知識的重要來源,人們的學(xué)習(xí)觀念也已發(fā)生巨大改變,“從認(rèn)為學(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)者個體的知識建構(gòu)的過程逐漸轉(zhuǎn)向?yàn)閷W(xué)習(xí)是學(xué)習(xí)者參與社會群組互動并完成知識意義建構(gòu)的學(xué)習(xí)觀”[1]。個人學(xué)習(xí)模式已不能有效滿足個人需求與社會認(rèn)知的需要,基于互聯(lián)網(wǎng)的虛擬社區(qū)應(yīng)用催生了各種各樣的學(xué)習(xí)社區(qū)?!疤摂M學(xué)習(xí)共同體是信息技術(shù)環(huán)境下群體協(xié)作、群體智慧創(chuàng)造與分享的必然結(jié)果,虛擬社區(qū)為信息的快速傳播、知識的分享與集體智慧的創(chuàng)造提供了溝通與互動的平臺?!盵1]

    國內(nèi)外的學(xué)者對此展開了廣泛的研究,盧強(qiáng)[2]對近10多年來國內(nèi)學(xué)習(xí)共同體研究進(jìn)展情況進(jìn)行分析和總結(jié),指出“國內(nèi)學(xué)習(xí)共同體領(lǐng)域主要關(guān)注學(xué)習(xí)共同體的基本理論、具體應(yīng)用以及組織策略,研究熱點(diǎn)中,學(xué)習(xí)共同體在教師專業(yè)發(fā)展領(lǐng)域的應(yīng)用和網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體方面問題突出?!?關(guān)于學(xué)習(xí)共同體的構(gòu)建研究,范玉鳳[3]等對虛擬學(xué)習(xí)共同體的構(gòu)成要素進(jìn)行了分析,探討了基于活動理論建構(gòu)虛擬學(xué)習(xí)共同體的設(shè)計(jì)理念、方法和運(yùn)行機(jī)制,并依據(jù)七個要素設(shè)計(jì)了一個虛擬學(xué)習(xí)共同體的架構(gòu)原型。胡小勇[4]則研究了創(chuàng)建優(yōu)秀網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體的實(shí)踐策略,并且總結(jié)了一個基于博客平臺的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體的實(shí)踐效果。在國內(nèi)實(shí)踐應(yīng)用中,孫娟[5]等通過QQ群進(jìn)行了網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體在實(shí)際教學(xué)中的應(yīng)用研究;萬力勇[6]探討了基于QQ群的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體社會互動的機(jī)制,并從互動頻率、互動深度、互動方式和互動信任度等方面進(jìn)行了分析;楊洪剛[7]等人則從成員角色變化的角度分析了基于SNS的學(xué)習(xí)共同體的構(gòu)建過程。

    在國外,這方面的一些研究包括:Judy Sheard[8]研究了建立虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)和管理共同體的方法和策略,指出計(jì)算機(jī)作為中介的協(xié)作學(xué)習(xí)會越來越頻繁,遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過了對其理論的研究進(jìn)度,在共同體的構(gòu)建和管理中需要更多的技巧與策略。在實(shí)踐中,賓州州立大學(xué)運(yùn)用“生活—學(xué)習(xí)社區(qū)”引導(dǎo)學(xué)生廣泛參與,在操作能力、記憶力、課堂參與度、學(xué)術(shù)能力等方面卓有成效。[9] Mary Beth Rosson等人[10]基于Facebook構(gòu)建了一個稱之為“wConnect”的學(xué)習(xí)社區(qū),用以幫助女性計(jì)算機(jī)和信息科學(xué)的職業(yè)發(fā)展。

    以上這些研究與實(shí)踐,共同體的構(gòu)建主要依賴成員的自組織,不能有效利用成員的興趣偏好、學(xué)習(xí)進(jìn)度等信息,在共同體的整個存在周期中并不與其他共同體互享信息、動態(tài)調(diào)整。然而,開放虛擬社區(qū)在以指數(shù)級增長信息量的傾瀉下,不可避免地會造成信息過載現(xiàn)象,共同體成員很容易陷入“信息迷航”,因此,不僅要將數(shù)量巨大,來源廣泛,專業(yè)興趣愛好各異的社區(qū)成員聚集在一起構(gòu)建學(xué)習(xí)共同體,更重要的是能借用信息技術(shù)合理組織、管理共同體。而源于信息檢索和過濾技術(shù)的個性化推薦策略為這類問題提供了解決思路和技術(shù)支持。

    協(xié)同過濾技術(shù)是最早被提出并被廣泛應(yīng)用的個性化推薦策略,該推薦算法主要分為兩大類:一類是基于用戶的協(xié)同過濾算法;另一類是基于物品的協(xié)同過濾算法。

    本文根據(jù)學(xué)生的網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)活動計(jì)算用戶對學(xué)習(xí)內(nèi)容的偏好程度,進(jìn)而采用改進(jìn)的用戶興趣相似度計(jì)算方法確定用戶間的距離,利用協(xié)同過濾技術(shù)動態(tài)構(gòu)建虛擬學(xué)習(xí)共同體。實(shí)現(xiàn)了共同體內(nèi)成員以興趣為吸引、以推薦為動力的動態(tài)流轉(zhuǎn)構(gòu)建機(jī)制。

    一、用戶興趣偏好的度量

    對用戶興趣偏好的度量需要分析用戶在網(wǎng)絡(luò)的學(xué)習(xí)行為,也即將用戶網(wǎng)絡(luò)行為的一些結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化成協(xié)同過濾算法所需要的數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)。在建立虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)的共同體時,必須對成員的反饋信息進(jìn)行動態(tài)分析,并將其抽取、量化為共同體成員對主題或資源的興趣偏好度,也即成員——主題學(xué)習(xí)資源的評分,類似于推薦系統(tǒng)中用戶對物品的評分,這是采用協(xié)同過濾推薦技術(shù)的數(shù)據(jù)來源。

    本文重點(diǎn)研究社區(qū)成員的學(xué)習(xí)主題與資源操作行為,在線學(xué)習(xí)中不像在線交易能給出明確的評分,在線學(xué)習(xí)中主要通過記錄用戶對學(xué)習(xí)資源的正反饋行為來考察用戶的偏好,在這里主要研究和量化共同體成員對主題學(xué)習(xí)資源的關(guān)注、回帖、瀏覽、轉(zhuǎn)載等操作行為,具體定量策略如表1所示。

    表1中的權(quán)重分別設(shè)置為w1,w2,w3,w4依據(jù)其對偏好程度佐證的重要程度一般設(shè)置w1

    對于瀏覽時長t的取值需要作特別說明:考慮到正常閱讀速度和頁面篇幅,t應(yīng)在一個合理的范圍內(nèi),因此做如下處理:

    t=0 t?t1

    t t1?t

    t2 t?t2?t2

    其中,t1表示最小閱讀時間,當(dāng)t低于t1時,認(rèn)為學(xué)習(xí)者沒有閱讀該頁面,可能為用戶的誤操作;t2表示最大閱讀時間,表示用正常閱讀速度能夠讀完的時間,超出該時間,也不能說明用戶興趣度增加,這可以避免學(xué)習(xí)者由于處理其他事情的耽擱所帶來的影響。[11]

    以上抽取的這些數(shù)據(jù)主要利用了用戶的正反饋數(shù)據(jù),在一定程度上衡量了社區(qū)成員參與社區(qū)互動與交流過程的表現(xiàn),也捕捉了成員對虛擬社區(qū)主題學(xué)習(xí)資源的興趣偏好程度。

    二、用戶間興趣相似關(guān)系的判定

    以上網(wǎng)絡(luò)行為數(shù)據(jù)經(jīng)過量化后,生成如表2所示的成員——主題學(xué)習(xí)資源得分矩陣表,該得分矩陣就是社區(qū)成員對主題學(xué)習(xí)資源興趣度與偏好的形式化表示。

    在表2中,Iij表示社區(qū)成員i對j類資源的興趣度,該興趣度的定量計(jì)算公式是基于社區(qū)成員i對主題j是否關(guān)注、瀏覽的時間、回復(fù)的次數(shù)與資源的轉(zhuǎn)載情況進(jìn)行的綜合計(jì)算,定量的計(jì)算公式如下:

    其中,attentionij表示成員i對j類主題的關(guān)注情況,如果加了關(guān)注,其值為1,否則為0;tij表示成員i對j類主題的瀏覽時長,avg(ti)表示成員i對社區(qū)中所有主題瀏覽的平均時長,二者比值反映了成員i對j類主題的特別瀏覽情況;ans_numij表示成員i對j類主題的回復(fù)次數(shù),avg(ans_numi)表示成員i在社區(qū)中的平均發(fā)帖量,二者比值反映了成員i對j類主題的特別回復(fù)情況;repij表示成員i對j類主題資源的轉(zhuǎn)載情況,如果進(jìn)行了轉(zhuǎn)載,其值為1,否則為0。

    在協(xié)同過濾推薦技術(shù)實(shí)現(xiàn)過程中,為了生成目標(biāo)用戶的鄰居成員集合,首先需要確定相似成員的計(jì)算方法。一般情況下,計(jì)算相似性有很多方法,常采用余弦相似性的計(jì)算方法,即通過矢量間的余弦夾角來度量用戶間的相似度。公式如下:

    sim(i,k)=cos(I,k)==

    其中,I、K為用戶i、k對所有主題的興趣度向量,Ri,c,Rk,c分別為用戶i和用戶k對資源c的興趣度。

    三、改進(jìn)的用戶興趣相似度計(jì)算方法

    在理想狀態(tài)下,隨機(jī)地對學(xué)習(xí)資源的訪問中,公式2能較好地反映用戶間的興趣相似度。但在實(shí)際使用中,對比網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)共同體的學(xué)習(xí)記錄發(fā)現(xiàn):如果社區(qū)成員都只對基礎(chǔ)的、熱門的學(xué)習(xí)資源感興趣,這絲毫不能說明二者興趣的相似度高;例如,在“ACCESS數(shù)據(jù)庫”虛擬學(xué)習(xí)社區(qū)中,幾乎所有的學(xué)生都在開始要學(xué)習(xí)“關(guān)系數(shù)據(jù)庫原理”這類學(xué)習(xí)資源,并不能說明其中的任意兩個用戶興趣相似度高。反而,兩個成員對冷門的學(xué)習(xí)資源采取過同樣的行為更能說明他們興趣相似度高;例如,如果兩個成員都學(xué)習(xí)“菜單與工具欄”,這更能說明二者興趣相似度高。

    基于以上分析,對熱門的基礎(chǔ)資源加入懲罰因子,因而在系統(tǒng)中采用如下改進(jìn)的計(jì)算用戶興趣相似度的公式:

    其中,N(c)表示對c類資源感興趣的用戶數(shù),Ri,c,Rk,c分別為用戶i和用戶k對資源c的興趣度。

    可以看到,公式3通過懲罰了成員i和成員k共同興趣列表中熱門的、基礎(chǔ)的主題資源對他們興趣相似度的影響,對于用戶相似度的判定更加靈敏。

    四、學(xué)習(xí)共同體的構(gòu)建

    在虛擬社區(qū)開始使用時還沒有學(xué)生的學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù),因此共同體在冷啟動時的構(gòu)建主要基于學(xué)生的注冊信息和自主選擇。隨著學(xué)生學(xué)習(xí)行為數(shù)據(jù)的增多,對未加入學(xué)習(xí)共同體的成員按以下策略推薦其加入已有的共同體:

    (1)無學(xué)習(xí)記錄者,開始學(xué)習(xí)時進(jìn)入知識樹根結(jié)點(diǎn)相關(guān)的共同體學(xué)習(xí)。

    (2)有學(xué)習(xí)記錄者,通過系統(tǒng)推薦用TOPN篩選找到其用戶興趣相似度最高的5名用戶。

    (3)對5名用戶所屬的學(xué)習(xí)共同體用TOP1篩選找到認(rèn)同感最大的學(xué)習(xí)共同體,推薦用戶加入。

    (4)若用戶不認(rèn)同上述結(jié)果可以自行選擇加入其他學(xué)習(xí)共同體。

    在協(xié)同過濾推薦過程中,隨著時間的推移,社區(qū)成員的學(xué)習(xí)興趣、專業(yè)愛好會發(fā)生變化,該計(jì)算、推薦過程也會不斷重復(fù)進(jìn)行,根據(jù)社區(qū)成員不間斷的反饋行為,就可以計(jì)算出潛在的興趣相似集合,進(jìn)而實(shí)現(xiàn)動態(tài)的學(xué)習(xí)共同體構(gòu)建。

    在筆者主持的ACCESS數(shù)據(jù)庫教改項(xiàng)目中,對網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)資源按“關(guān)系數(shù)據(jù)庫原理”、“SQL語言及實(shí)驗(yàn)”、“數(shù)據(jù)庫設(shè)計(jì)”、“表操作”、“查詢操作”、“窗體設(shè)計(jì)”、“宏”、“VBA編程”、“報表設(shè)計(jì)”、“菜單與工具欄”、“數(shù)據(jù)的傳遞與共享”等主題設(shè)計(jì)。在該學(xué)習(xí)平臺,成員分屬于不同的學(xué)習(xí)小組,每個學(xué)習(xí)小組可以共享學(xué)習(xí)資源,成員之間可以發(fā)私信。系統(tǒng)根據(jù)用戶的學(xué)習(xí)記錄向其推薦興趣相似度較高的成員以及適合加入的學(xué)習(xí)共同體。該推薦更多地關(guān)注相似用戶的學(xué)習(xí)狀態(tài),動態(tài)向當(dāng)前用戶推薦感興趣的學(xué)習(xí)共同體,推薦其加入。社區(qū)某用戶登錄并學(xué)習(xí)一段時間后,有如圖1所示的學(xué)習(xí)界面。

    在未改進(jìn)興趣相似度算法之前,由于知識樹的根結(jié)點(diǎn)“關(guān)系數(shù)據(jù)庫原理”主題學(xué)習(xí)資源處于基礎(chǔ)地位,學(xué)習(xí)用戶較多,在開始推薦時由于受其影響會向每個用戶推薦加入“關(guān)系數(shù)據(jù)庫原理”學(xué)習(xí)共同體,并且在后續(xù)學(xué)習(xí)中“關(guān)系數(shù)據(jù)庫原理”學(xué)習(xí)共同體總會出現(xiàn)在推薦中,推薦效果并不理想,該資源的“群集”現(xiàn)象十分明顯,后來利用改進(jìn)的公式3,加入懲罰因子后,推薦的精度和靈敏度都大幅度提高。

    在上述學(xué)習(xí)共同體的構(gòu)建中,以相對靜態(tài)的學(xué)習(xí)主題資源劃分若干數(shù)目相對確定的學(xué)習(xí)共同體,共同體內(nèi)的成員以興趣為基礎(chǔ)組織,隨著學(xué)習(xí)的進(jìn)展,成員在不同的共同體間流動,從而吸引興趣相近的好友在不同的共同體間遷徙。這種以興趣吸引為基礎(chǔ)、以集中遷徙為動力的機(jī)制可以促使所有學(xué)習(xí)者在不同主題資源的學(xué)習(xí)共同體內(nèi)交叉進(jìn)步。

    五、關(guān)鍵技術(shù)實(shí)現(xiàn)

    系統(tǒng)基于.NET平臺開發(fā),開發(fā)環(huán)境使用Visual Studio 2008,采用基于B/S的三層體系結(jié)構(gòu),用ASP.Net實(shí)現(xiàn),在協(xié)同過濾技術(shù)的實(shí)現(xiàn)環(huán)節(jié)引入IronPython語言編程實(shí)現(xiàn)。在混合編程時,需要在ASP.Net的WebSite項(xiàng)目中添加對IronPython.dll,ironMath.dll,Microsoft.Web.IronPython.dll三個文件的引用。

    對于改進(jìn)的用戶興趣相似度計(jì)算方法的關(guān)鍵IronPython代碼如下:

    def userSim(train):

    #建立倒排表

    Item_users=dict()

    for u,items in train.items():

    for j in items.keys():

    if j not in item_users:

    Item_users[j]=set()

    Item_users[j].add(u)

    #計(jì)算用戶間的興趣相似度

    C=dict()

    N=dict()

    for j, users in item_users.items():

    for u in users:

    N[u] +=1

    for v in users:

    if u==v:

    Continue

    C[u][v]+=1/math.log(1+len(users))

    #計(jì)算改進(jìn)的興趣相似度

    W=dict()

    for u,related_users in C.items():

    for v, cuv in related_users.item():

    W[u][v]=cuv/math.sqrt(N[u]*N[v])

    return W

    六、結(jié)束語

    本文設(shè)計(jì)了一種基于改進(jìn)用戶興趣相似度的學(xué)習(xí)共同體的構(gòu)建方法,借鑒協(xié)同過濾算法思想將具有相似興趣的學(xué)習(xí)者自動有效地組織成學(xué)習(xí)共同體,幫助虛擬社區(qū)“人以群分”,促進(jìn)協(xié)作式學(xué)習(xí)。在學(xué)習(xí)共同體的生成中既摒棄了盲目的自組織性,又兼顧了用戶的自主性,保證信息暢通。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明:該構(gòu)建方法具有較高的分組效率和良好的用戶滿意度,靈活動態(tài)的組建方法和適當(dāng)?shù)牧鬓D(zhuǎn)遷徙機(jī)制都有積極的探索意義。但用戶在初次“冷啟動”學(xué)習(xí)時一般按學(xué)習(xí)進(jìn)度默認(rèn)加入“初始學(xué)習(xí)組”,這種處理方式還需要探討改進(jìn)。

    參考文獻(xiàn):

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    [2]盧強(qiáng).國內(nèi)學(xué)習(xí)共同體研究現(xiàn)狀與進(jìn)展分析[J].中國遠(yuǎn)程教育,2012(5):29-35.

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    (編輯:楊馥紅)

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