| Téléchargement | - Voir le manuscrit accepté : Collaborative filtering and inference rules for context-aware learning object recommendation (PDF, 475 Kio)
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| Auteur | Rechercher : Lemire, Daniel; Rechercher : Boley, Harold; Rechercher : McGrath, S.; Rechercher : Ball, M. |
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| Format | Texte, Article |
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| Conférence | Technology and Smart Education, 2 (3), August 2005, Troubador Publ |
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| Sujet | learning objects; objets d'apprentissage; semantic web; Web sémantique; collaborative filtering; filtrage de collaboration; recommender systems; systèmes de recommandations; slope one; pente un; inference rules; règles d'interférence; RuleML; RuleML |
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| Résumé | Les objets d'apprentissage visent la réutilisabilité de l'apprentissage électronique, afin de réduire les coûts et de permettre la personnalisation du contenu. Nous montrons pourquoi les objets d'apprentissage exigent des systèmes adaptés de récupération de l'information. Dans l'esprit du Web sémantique, nous discutons de la description sémantique, de la découverte et de la composition des objets d'apprentissage. Dans le cadre de notre projet, nous étiquetons ces objets à l'aide de métadonnées objectives (p. ex. titre, date et auteur) et subjectives (p. ex. qualité et pertinence). Nous présentons le prototype de composeur RACOFI (filtrage de collaboration à application de règles) avec sa nouvelle combinaison de deux bibliothèques et de leur moteur connexe : un système de filtrage de collaboration et un système de règles d'interférence. Nous avons conçu RACOFI afin de produire des listes de recommandations sensibles au contexte. Le contexte est géré par des prédictions multidimensionnelles produites à partir d'un algorithme de filtrage de collaboration échelonnable axé sur une base de données. Les règles sont ensuite appliquées aux prédictions afin de personnaliser les recommandations selon les profils des utilisateurs. L'architecture du composeur RACOFI a été élaborée dans le portail de musique sensible au contexte inDiscover. |
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| Date de publication | 2005 |
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| Maison d’édition | Emerald |
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| Langue | anglais |
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| Numéro du CNRC | NRCC 48535 |
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| Numéro NPARC | 8913244 |
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| Exporter la notice | Exporter en format RIS |
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| Identificateur de l’enregistrement | 75ab25cd-073d-42f8-ab70-1a0f5c7273e3 |
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| Enregistrement créé | 2009-04-22 |
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| Enregistrement modifié | 2020-10-09 |
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