【摘 要】
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准确识别和表达用户偏好是实现泛在学习智能推荐服务的关键,为提升泛在学习服务的个性化和智能化水平,研究并分析影响用户偏好形成的主要因素,对构建具有自适应能力的用户偏
【机 构】
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北京师范大学教育学部,天津外国语大学教务处,天津科技大学计算机科学与信息工程学院,内蒙古电子信息职业技术学院科技处,内蒙古科技大学工程训练中心
【基金项目】
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2013年教育部人文社会科学青年基金项目“耦合情境的泛在学习资源个性化推荐研究”(项目编号:13YJCZH225);2014年度中国博士后科学基金第7批特别资助项目“泛在学习智能推荐服务机制与关键技术研究”(项目编号:2014T70041);2016年度天津市教育科学“十三五”规划项目“多源数据融合视角下的泛在学习个性化推荐研究”(项目编号:CE4190);2015年度天津外国语大学本科教学质
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准确识别和表达用户偏好是实现泛在学习智能推荐服务的关键,为提升泛在学习服务的个性化和智能化水平,研究并分析影响用户偏好形成的主要因素,对构建具有自适应能力的用户偏好模型具有现实意义。文章以个性化服务理论、情境感知理论和技术接受模型理论为基本框架,分别从服务维度、情境维度、资源维度和技术维度四个方面研究并分析了影响用户偏好建立的主要因素,建立了泛在学习智能推荐用户偏好前因模型,采用结构方程模型统计技术检验了该研究模型,并对实证研究结果进行了分析。
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