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ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ






LÊ HOÀN







TƯ VẤN HỌC TẬP TRONG GIÁO DỤC ĐIỆN TỬ










LUẬN VĂN THẠC SỸ

HÀ NỘI – 2008




2

ĐẠI HỌC QUỐC GIA HÀ NỘI
TRƯỜNG ĐẠI HỌC CÔNG NGHỆ





LÊ HOÀN





TƯ VẤN HỌC TẬP TRONG GIÁO DỤC ĐIỆN TỬ

Ngành: Công nghệ thông tin
Chuyên ngành:
Mã số: 1.01.10




LUẬN VĂN THẠC SỸ




NGƯỜI HƯỚNG DẪN KHOA HỌC: PGS.TS TRẦN ĐÌNH QUẾ






HÀ NỘI – 2008


5

MỤC LỤC

 4
 5
 7
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 9
-learning 11
1.1. E-Learning 11
1.1.1. E-learing -  11
1.1.2.  12
-learning 14
-learning 14
1.2.2. 





 16
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
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
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
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
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
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 32
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 39
 40
c 41
 41
 43
-Recommender 44


6
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 44
4.2. 



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4.3.  48
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4.3.2. 




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4.4. 
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
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
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4.4.1. 

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
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4.4.2. 

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


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
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4.5.1.  54
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4.5.3. M: 55
4.5.4. 


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
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
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
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

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 63

7

DANH MỤC HÌNH VẼ

- 15
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 24
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 34
 35
 36
 38
 42
-recommender 53
- 56
  56
 N 57
  57
4.6: 







 58
4.7. 




 59
  59
 60
 60









8






KÍ HIỆU VIẾT TẮT

PRM
Probilistic Rational Model
CF
Collaborative Filtering
CPD
Conditional Probabilistic Distribution

9
MỞ ĐẦU
-
-
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

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
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
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            
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
-learning


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 
 . 
Bayesian, 


10
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.

-learning . 




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11
Chƣơng 1. Hệ tƣ vấn trong e-learning
1.1. E-Learning
1.1.1. E-learing - 
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12
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13
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14
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1.2. Hệ tƣ vấn trong E-learning
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16
b) 
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17
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1.3. Kết chƣơng
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18
Chƣơng 2. Kỹ thuật tƣ vấn dựa trên lọc cộng tác
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2.1. 
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22
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23
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24
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 cho trong H 2.2. Trong phng ph n, ch ta c thm r bu l mi
quan h r
ij
phi c c m h b. C ngh l c th th trong CPD
trong P(r
ij
|C
x
i
,C
y

j
) ph gi nhau v m i v j.







M hh ny kh h d v n thu  nh thng tin sau: m ng thu
v m l c
x
n  v 
x
=c
x
) v m m thu v m l c
y
no  v

y
=c
y
 t m quan h R gi m ngi v m ph thu
vo l c ng v l c m .
       c tham s c  . C
tham s cn   θ
Cx
,
θ

Cy
v θ
R|Cx,Cy
. C gi tr ny phi  
b mt t c quan h quan s  r
ij
. Tuy nhin, c ph lu  r v c bi
l C
x
v C
y
l khng quan s  nn ch ta ph d n m k thu 
 h v bi n n. Th khng may, vi  
y l khng n gin. C quan s r
ij
lm cho c bi l  i v ng v
m c m tng quan v nhau. K qu l,  g tham s i v c bi
ti , thu to EM [1] l khng kh thi.  gi quy v  ny, Ungar v Foster
 d phng ph l m Gibbs, s d vi g ng nhi
1
x
C

2
x
C

N
x
C

1
y
C


1
y
C

N
y
C



11
R

22
R

NM
R




25
v m vo c c v sau so th to l c tham s  trn c ph

g ny. Trong m s  ki nh y t  s
 b h t. i ny th l m kh nhi th gian. M s nh nghin c
kh l a ra m s    l tham s   nh
phng ph bi  [4] v l m Gibbs b ch [2] v nhi m  thh cng
kh nhau.
2.3.3. 
2.3.3.1. 
M  ch ta s xem x sau y l  d 
 ti m t  d c thu
ng chung, gn v ngn ng c m hh quan h th th.  y, ch ti ch t
t ng g m hh n.
 ngh t k hi s s d . M l 
cho m m h quan h bao g m t c kiu th th
n
XX , ,
1


v t c
quan h
}, ,{
1 m
RRR 
. Mi quan h R   ki. Ch ta s d k hi
R(X
1

k
)  ch ki th th c mi phn t trong m quan h. M ki th
th c m t thu t. K hi t thu t c m ki th th X l

)(XA
.
Ngo ra, ch ta c th k hi t thu th trong m kiu th th b 
d k hi d ch (.). V d, thu th A trong kiu th th X  k hi l
X.A.
M th hi ho chh

c m l  x  m t c i t
)(X
I

cho
mi ki th th X. V m th th
)(Xx
I

v mi thu th
)(XAA
j

, th
th c th c m thu th lin k x.a
j
. Gi tr c n trong I k hi l
j
ax
I
.
. V
mi tuple c kiu th th

}, ,{'
1
XX
k


, ta k hi m tuple c th th t t
c kiu th th l
}, ,{'
1
xxe
k

. V mi quan h
)'(

R
v mi
)( )('
1 k
II
XXe 
, I x 
)'(eR
c gi hay khng.  ng ng, ch ta
s d R thay cho
)'(

R
v r thay cho

)'(er
.


26
Ch ti mu  t m h x su trn th hi c m l  quan h.
Tuy nhin, m vi thu t nh tn ho s b hi x h,  quy  ho
to b th th. Ch ti g nh cho c thu th ny l c  (fixed). Gi s
r ch ta bit  cc thu th n trong th hi b k c l . C
thu th kh g l  mi  lwocj  quan h l  t
m phn c m th hi c l . N x  t c  t
)(
i
X


cho
mi kiu th th X
i
v c gi tr c c thu t c  c c th th n. C
tr khung (skeleton) σ c m l  quan h bao g m mi v t c quan h
gi c th th. Tuy nhin, gi tr c c thu t khng x .
M th hi ho chh I c m mi   c m quan h gi c th th
 th c x  gi tr c c thu t
Mi x  t i t  ch ti v  y ch ti
quan t  vi m hh h c m quan h ph thu  c th th.
M tiu chh l m h h th khng ch ch i v c mi quan h trong m
h v gi tr c c thu t c  t trong mi. N c
kh, cho m mi, ch ti h ngh n t   c mi.
     ch ti bao g hai thh phn: c tr ph thu 

l S v c tham s g v n θ
Ѕ
.  thu   ngh cho c
c  c thu tC tr ph thu cho quan h  
ngh b ch k h mi quan h R v m t c cha Pa(R). Tng t, mi
thu t X.A  g v m t c cha, Pa(X.A). i ny th h v c cha
hh th; Ch  c th h theo nhiu c kh nhau cho c i t kh
nhau trong X. M  c thu t c h h tr ti ln R
v X.A.
Vi quan h
)'(

R
c t t hay khng c th ph thu vo c thu t
 kiu th th trong
'

(v d, X.A v
'

X
). V c thu t 
chung ta phn bi hai lo cha hh th. Thu t X.A c th ph thu vo thu
t B thu X. S ph thu hh th suy ra s ph thu tng g
gi c i t rig l: mi  t
x
thu
)(
i
X



,
ax.
s ph thu 
vo
bx.
Thu th X.A c th ph thu vo c thu th c i t li quan


27
' BX

trong 

l m chui quan h no . Trong m s tr h, quan h
khng ph l 1-1, t l
' BX

l m t c i t. Khi , ch ta s d k
hi t h (aggregation) t thuy c s d li  x  v  n; t l
ax.
s
ph thu o thu th t h no  c t n. C nhiu k hi h 
v t nhi c t h. Mode c t h (gi tr xu hi th xuyn nh), gi
tr trung bh c t h (n gi tr l s), gi tr gi, l nh ho nhh nh (nu
c gi tr  s th t); cardinality c t h
Cho m mi c l , ch a s s d m h  b  
ngh  su trn t y  c mi. Ch  r mi quy  t 
t  ch ta. Nh l r, ch ta g m bi ng nhin

x.a v mi thu t  mi  t x. Mi c  quy  b
t c quan h ti n ta m hh h i ny b vi
cho c bi ng nhin r cho m
)( )(, ,
11 kk
XXxx


. R x  c
t t quan h
), ,(
1 k
xxR
hay khng.
  ngh m h  d trn mi, ch ta phi  b r
c ph thu  v tr do  m bi ng nhin khng ph thu tr
ti ho gi ti vo gi tr c n.
H xem x cha c m  cha c R, ch ta  ngh
m c x.a
σ
r
Tng t, h xem cha c m thu t X.A. Khi X.B l cha c X.A, ch
ta  ngh m c x.b
σ
x.a.
Khi
' BX





 c quan h v x thng qua

, ch ta  ngh m c y.b 
σ
x.a
Ch ta ni r c trc ph thu S l v tr i v m khung σ nu 
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