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文章在"以用户为中心"的理念指导下,在分析用户需求和学习特性的基础上,以构建符合干部网络学习的模式为主线,选用Flash Media System为流媒体解决方案,构建干部网络教育平台。平台集中了多渠道的网络教育资源,进行资源编码、Web内容管理等预处理后通过点播、直播提供给平台用户,并采用内容分发和负载均衡技术将平台继续延伸。分角色设计的网络学习流程以及在网络学习支持服务特别是资源检索、评价与推送机制上的初步应用都使用户获得良好的网络学习体验。今后平台还需在学习者与资源、与管理者的互动机制上做进一步研究。 相似文献
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杨通桅 《贵阳学院学报(自然科学版)》2007,2(4):55-59
以网络环境为基础,基于信息用户的信息使用行为、习惯、偏好和特点向用户提供满足其各种个性化需求的一种服务.用户的兴趣、习惯、偏好和特点是个性化服务的起点,先进的技术是个性化服务的重要手段,针对性、主动性是个性化服务的两个主要特点.内容包括服务资源的个性化、服务内容的个性化和服务方式的个性化.列出网页定制服务、信息推送服务、检索帮助服务、数据挖掘服务等服务类型. 相似文献
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数字资源超市“个性化资源推送”的设计与实现 总被引：3，自引：0，他引：3
个性化的资源推送服务是数字资源超市未来发展的趋势和方向。文章在理解"推送机制"的基础上通过分析和描述"人"与"资源"的属性关系并将相关的属性信息作为资源检索的限制条件,设计实现了因人而异的资源推送服务。 相似文献
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蔡晓峰 《江苏经贸职业技术学院学报》2010,(6)
随着网络信息技术的飞速发展,高校图书馆的服务方式已从传统服务模式逐渐向个性化信息服务转变,服务的范围空间也日趋扩大。用户对信息资源的需求更加多元化和个性化,其中个性化行为尤为突出。针对用户个性化信息的需求开展个性化信息服务,已成为高校图书馆新的服务模式和追求目标。构建高校图书馆个性化信息服务,成为当今信息技术与高校图书资源结合的新课题。 相似文献
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针对目前教学资源服务中普遍存在的海量教学资源与用户个性化需求之间的矛盾,在基于校园网的英语教学资源库系统中建立了一个教学资源个性化检索模型,该模型把基于网络的个性化信息服务引入英语教学资源体系,尊重用户中存在的差异,学习和跟踪用户的个性化兴趣,并根据用户的个性化兴趣特征对英语教学资源进行过滤,实现少而精的教学资源个性化检索。实验表明:该模型能有效地提高英语教学资源服务中个性化检索的查全率和查准率。 相似文献
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马寅 《宁波职业技术学院学报》2015,(2)
为提升高职院校图书馆信息系统的个性化服务水平,优化知识管理,在传统OPAC平台基础上增加了读者兴趣模块和信息过滤模块,搭建图书馆个性化信息服务系统架构。依托分布式人工智能领域的Agent技术,在多智能Agent协同工作下,采用基于内容的过滤方式及智能Agent的学习、更新功能,从用户操作记录中提取特征信息,构建不同的兴趣模型。根据读者兴趣差异,与传统文档检索结果相匹配,有效过滤出读者需求信息,减少读者寻找需求信息的时间,提高读者检索效率,实现相似用户的信息推送,实现“信息找人”。 相似文献
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校园网是高校学生获取知识的有益途径。而将知识"推送"给学生的网络教学模式可以提高校园网教学的效率。根据校园网学生管理和资源构成的特点,提出一种以学生个性化教学需求为目标,采用智能推送技术从校园网提取知识并"推送"给学生的网络教学系统的构建方法。该系统借助上网认证系统与校园网集成,首先从校园网认证系统中获取在线学生的身份信息,建立满足不同学生对于课程学习需求的教学推送模型;其次根据个性化的教学推送模型,并结合多种智能推送算法,从校园网各种数字资源中提取相关的教学知识、学习经验知识以及兴趣知识等,利用认证系统将知识推送给学生学习。基于知识推送的网络教学系统能够提高学生使用校园网自主学习的积极性。 相似文献
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随着智慧课堂的日益普及,急需构建安全、稳定、高效的视频服务系统,提供丰富海量的视频信息资源、个性化的视频服务、教与学数据分析与决策支持等。通过实践调查和文献分析,基于智慧课堂教学设计与实施对视频服务的需求,设计实现了面向智慧课堂教与学服务的视频服务系统。该系统采用MVC模式,基于ThinkPHP高性能框架开发,基于角色实现了海量视频信息资源的智能检索,用户个性化视频推荐和图形化数据统计分析等功能,为智慧课堂提供全方位、个性化、智能化的教与学环境和信息资源服务,解决了传统课堂教学平台缺失和信息资源受限问题。实践应用与课堂调查表明,教师更关注视频信息资源的便捷获取与灵活发布、学情智能分析,学生更偏爱视频学习与立体化交互,基于平台的分组讨论与汇报,汇聚了师生智慧,实现了学生知识、技能、情感等多维学习目标的达成。 相似文献
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文章在联通主义思想和个性化推荐思想的基础上,关注用户诉求,主要探讨目前国内个性化推荐在线课程资源问题.旨在根据学习者的个人特征进行相应的个性化推荐,基于在线课程个性化推送的研究现状,以A大学的学生为研究对象,进行在线课程资源个性化推送的需求调查,发现用户使用资源时存在的问题,并对这些问题给出了适当的建议,以期促进个性化资源推送,进一步满足用户需求. 相似文献