特色资源库与个性资源库的探究

随着信息技术的快速发展,许多图书馆在建立各种特色资源库的同时,都争相推出个性资源库的服务功能。探讨特色资源库与个性资源库的构建,以期实现资源的整合和共享,使资源库能真正为教育教学服务。

基于个性化学习资源的推荐系统分析

阐述系统的整体架构,包括用户特征提取、学习资源建模、相似度计算、推荐排序核心模块。采用深度学习、向量搜索、流式处理技术,实现用户画像的精准表达和海量学习资源的实时匹配推荐。

基于多场景混合推荐算法的个性化数字资源推荐系统设计

数字时代使知识获取的方式发生了巨大改变,但也导致学习者在面对大量网络数字资源时容易出现信息过载的问题,而现有推荐策略较为单一,难以满足学习者在不同学习场景下的个性化需求。文中基于混合设计理念,针对学习者在不同场景下的需求和特征,综合考虑学习者产生的数据结构差异,优化了传统推荐算法,设计了基于多场景混合推荐算法的个性化数字资源推荐系统,以便在不同场景下向学生精准推送资源。

探索深度学习技术在个性化学习资源推荐中的应用

本文主要对深度学习在个性化学习资源推荐中的基础进行探讨,其中包括协同过滤与深度学习的结合以及基于内容的推荐与深度学习的整合。分析了深度学习技术在个性化学习资源推荐中如模型的学习能力与泛化能力、处理复杂关系与多模态信息的能力以及实时性与动态性的适应性中的优势,通过深入探讨了深度学习技术在个性化学习资源推荐中的应用,包括推荐系统的个性化建模、内容表示学习以及时序建模和动态推荐。通过这些应用,深度学习技术为个性化学习资源推荐提供了强大的工具和方法,为教育领域的个性化学习提供了更为有效和精准的支持。

面向学习过程的个性化资源推荐服务策略研究

海量的教育信息资源、丰富的平台工具增加了学习者甄选难度,带来"信息迷航";个性化的资源推荐服务作为一种学习支持将最适合的资源推荐给最需要的学习者。为实现个性化资源的精准推送,有效提升资源推荐服务效果,剖析网络环境下学习者在学习过程不同阶段的资源需求,结合商业领域发展较成熟的三种个性化推荐技术,探讨面向学习过程不同阶段和情境的个性化资源推荐策略。

海量学术资源个性化推荐综述

进入大数据时代,信息超载是互联网用户面临的一个严重的问题,个性化推荐是解决此问题的一个非常有潜力的办法。在学术领域,学术资源个性化推荐是解决信息超载的有效途径,其为用户推荐符合其兴趣的个性化学术信息。从个性化推荐过程的用户建模、推荐对象建模和推荐策略等三个模块角度对现有学术资源个性化推荐研究进行了探讨。针对目前广泛应用的学术资源个性化推荐方法,包括基于内容的推荐、协同过滤推荐和基于网络结构的推荐等,总结其研究的关键点和存在问题,并对学术资源个性化推荐的研究趋势进行了预测。

高校图书馆学科分馆个性化资源建设的实践探索

总馆—学科分馆是高校图书馆重要的建馆模式,学科分馆是围绕学科建设提供服务的专业图书馆。南京工业大学图书馆文科分馆从整合网络资源、挖掘学科资源需求、加强资源的适用性建设等方面构建个性化文科分馆,馆藏布局采取书刊资源一体化、主题文献集群式、物理空间与虚拟网站相结合的形式,有效地实现了资源的整合加工,丰富了学科分馆的资源。

基于三维特征协同支配的个性化学习资源推荐方法

个性化推荐正成为信息服务时代的重要形式,是缓解学习者知识迷航、提升学习效率的有效途径。为了满足学习者对在线学习资源的个性化需求,提出一种基于三维特征协同支配的个性化学习资源推荐方法(TPLRM)。首先通过完善学习者与在线学习资源特征的匹配关系,建立了三维特征协同支配的个性化学习资源推荐模型,并进行参数化描述;其次设计了一种基于高斯隶属函数模糊控制的二进制粒子群优化算法(FCBPSO)来对推荐模型目标函数进行求解;最后在多个评价指标下,通过5组对比实验验证了TPLRM推荐方法有较好的推荐性能。

云平台个性化教学资源供给模式探索

云平台上拥有海量的教学资源,如何为学习者提供符合其自身学习需求的教学资源是一个值得研究的课题。分析教学资源的供给流程、主体及主体之间的关系,并从学习者个性化信息的收集和分析结果出发,以定义在云计算平台上的个性化教学资源供给模式。云平台需要更加合理高效的教学资源组织形式,引入"学习元"的泛在学习资源组织概念,从资源实体和资源描述文件两个方面进行详细阐述,并提出了教学资源个性化推荐模型。

个性化人力资源管理实践对员工离职倾向的影响研究

对企业组织而言,高层次人力资源的流失已是一个普遍性问题,如何挽留这些有价值的员工成为让许多组织"头疼"的难题。学者们也提出了许多不同的解决思路。本文在回顾人力资源管理实践中现有个性化管理方式相关研究的基础上,对个性化人力资源管理实践的概念进行界定,并运用因子分析的方法对其结构进行探索性分析,开发了包含5因子的个性化人力资源管理实践测量问卷;然后考察其对员工离职倾向的影响,并利用来自111家企业组织的样本对二者的关系进行统计检验,结果表明个性化人力资源管理实践对员工离职倾向有较为显著的影响。研究结论为企业组织吸引、激励和挽留有价值的员工提供了相应的理论支持。

基于阶段衍变双向自均衡的个性化学习资源推荐方法

针对现有个性化学习资源推荐方法存在推荐模型单一、速度较慢和匹配度不高等问题,文中提出基于阶段衍变双向自均衡的个性化学习资源推荐方法.首先构建基于阶段衍变双向自均衡的学习资源推荐模型,完善资源推荐特征参数化表示与适应度函数构建.然后采用基于进化状态判定的模糊自适应二进制粒子群优化算法求解模型.实验表明,相比采用经典算法的推荐方法,文中方法推荐的学习资源序列匹配度更高,推荐速度更快.

个性化人力资源管理实践:概念与内容

由于个体特点和需求的差异,组织中的员工会表现出不同的行为态度和工作方式,进而影响其工作绩效。如何围绕员工的个性特点和需求差异进行有效管理,是人力资源管理实践发展至今所面临的一个重要问题。本文以员工的个体差异和动机需要理论为基础,对个性化人力资源管理实践的概念进行界定,并对其特点进行概括总结;然后借鉴传统人力资源管理的分析框架,从招聘选拔、培训开发、薪酬福利、绩效考核与工作契约等角度,介绍了个性化人力资源管理实践的构成内容。这一研究为推进人力资源管理理论的发展,改进组织人力资源管理实践,提高人力资源管理有效性提供了参考。

最佳实践或最佳匹配——个性化人力资源管理实践的提出及其研究框架

在复杂多变的环境面前,组织对具有特定技术或能力的人力资源的需求越来越大,依赖性也越来越强,标准化人力资源管理已难以有效发挥作用。以最佳匹配和最佳实践的相关研究为基础,提出了一个对人力资源进行个性化管理的理论框架,尝试构建一个关注员工个性特点和需求特征的个性化人力资源管理实践模型,并反映其对员工行为态度及绩效产生作用的机理。这一框架为人力资源管理研究提供了一个新的视角,且对组织的人力资源管理变革与创新也具有一定的现实指导意义。

协同过滤技术在个性化资源推荐中的应用

随着网络与信息技术的应用与普及、电子商务的迅猛发展,互联网为用户提供越来越多的信息和服务,但同时用户面临的信息超载问题也日趋严重。信息的超载会影响用户获取信息的效率,如何在众多的信息资源中找到满足自己需求的信息,成为了许多用户关心的问题。个性化推荐系统在这样的背景下应运而生。面对海量的信息资源,个性化推荐系统能够及时跟踪用户的需求变化来自动调整信息服务的方式和内容,是一种极为有效的解决信息超载问题的办法。而协同过滤技术是推荐系统中最广泛使用的技术。笔者不仅介绍了协同过滤技术中常用的算法,同时也针对这些算法中所遇到的数据稀疏性、用户兴趣迁移等方面的问题,提出了新颖有效的解决措施,从而使个性化资源推荐的效率和准确性得到提升。

大数据背景下基于用户特征库的个性化资源推荐技术探讨

当前处于各类信息技术飞速发展的大数据时代,体量庞大的不同门类资源在互联网上得以传播,这无疑为有需求的用户提供了巨大的便利。本文主要探讨了在大数据背景下以用户特征库为基础的资源个性化推荐技术,分别从个性化推荐技术的基本内容、发展趋势、研究思路、面临的挑战等方面展开论述,以期推动该项技术的进一步发展,为互联网用户在工作学习过程中搜集和使用资源提供技术保障。

个性化人力资源管理实践:概念、结构与测量

在对个性化人力资源管理实践现有研究成果进行回顾的基础上,通过深度访谈和问卷调查等质性研究方法,初步确定个性化人力资源管理实践的测量题项。结合34名员工的实地访谈和164份问卷调查的结果,采用项目分析、探索性因子分析和验证性因子分析等方法,最终开发出一份包含有6个因子、30个题项、具有良好信效度的个性化人力资源管理实践问卷量表。为后续个性化人力资源管理实践的相关研究提供测量工具。

个性化学习资源精准推荐系统设计研究

随着我国教育信息化进程的不断推进,学习者获取学习资源的方式逐渐从主动检索转变为学习系统自动推荐。智能化的学习内容推荐行为极大地提高了用户获取个性化资源的效率,但是内容推荐在教育领域中的应用仍存在着许多方面的不足。该研究分析了推荐系统在教育领域中的应用现状,介绍了主流的推荐算法及其实现原理,并采用混合推荐模式和不同的推荐策略,设计出个性化学习资源精准推荐系统的系统模型,以期助力学习者的个性化学习。

个性化人力资源管理下员工组织公平感探析

以员工个性心理需求为基础的个性化人力资源管理将会主导未来的人力资源管理实践,但是组织公平感给个性化人力资源管理的实施带来了难题和挑战。本文在对个性化人力资源管理的产生机理和组织公平感的理论进行阐释后,通过对二者关系的分析来探讨如何协调个性化人力资源与组织公平感的冲突,并提出了协调二者关系的建议和对策。

整合西安个性文化资源 塑造国际化都市品牌

西安不仅是一座历史文化名城,更是一座现代科技名城,西安建设"国际化大都市"首先需要整合这独一无二的文化资源,并在此基础上,响应市政府塑造"世界千年古都,华夏精神故乡"为主题文化的都市品牌定位,并探寻科学、有效的都市品牌整合营销策略,为西安都市品牌发展提供有益的支援。

分布式学习:个性动态资源的智能主动供给

随着媒介技术的飞速创新,每个学生都可以在充分信息环境下进行学习。区别于集中学习方式,这种不依托教室空间、教师辅导、教材指引等集中要素的分布式学习,对教育资源供给提出了新的考验。传统的经验传承逐渐被个性需求所替代,教育资源中需要筛选出个性化的动态资源进行智能主动供给。首先,分布式学习中知识资源兼具内蕴式和发散式特性、承栽式供给和多向性传递的特点。其次,要从原则、流程、方向、策略四个方面做好对个性动态教育资源的储备与管理。最后,要立足智能主动供给,做好学生群组特点分析、学生类别分类分析、学习场域特征分析,真正实现分布式学习中教育资源的高效精准供给。