数字资源超市个性化资源推送服务研究

数字资源超市个性化资源推送服务研究

数字教育资源超市是集数字资源整合、存储、搜索和基于特定组合的智能资源推广于一体的计算机恶意软件。普通的资源整合平台可以提供资源的检索查询、下载;甚至一些平台如数字图书馆目前已经实现资源的推送服务,尽管这还只是一种资源的“推新”服务;而作为数字教育资源超市,其核心也是有别于其他普通资源平台的一大特点是个性化的资源推送机制,可以将其称为投其所好的资源推送机制。一资源推广机制1用户添加方式资源推送的概念已无新意,目前已有许多资源平台系统可以推送资源,但这种资源推送服务的方式和方法却无任何创新,确切地说是一种资源的“推新”服务。所谓的资源“推新”服务就是通过信息发送来通知用户资源平台数据库中已有更新,将更新的目次一并发给注册用户。这种“推送”服务方式有邮件式推送、频道式推送等,目前文献情报系统的推送服务多以邮件式推送居多。这种基于电子邮件的推送模式较为简单,用户只要能接受电子邮件便能收到推送服务。然而,这种资源推送服务只是一种被动接受的服务,所接收到的推送资源目次(有些资源推送仅仅是推送资源目次,而无法查看全文)并非全是用户所需要的。通常人们在检索资源时大都是有着直接而明确的目的,去检索自己喜欢、感兴趣或者是与自己所学专业及研究方向密切联系的资源,当然也不排除有那种漫无目的去检索并突然心血来潮喜欢某个资源的可能性。为了满足用户这种针对性很强的检索要求,同时也是为了使大家从繁忙的检索资源任务中有限度地解脱出来,此时需要一种全新的资源推送机制。个性化资源推送机制正是基于此考虑而设计的。2资源推送机制:基于利益相关法律政策的逻辑推理个性化资源推送作为整个数字教育资源超市的最大亮点,其内涵主要是人员(用户)与资源间关系的一种描述。这二者之间的关系主要是一种多对多的关系,一个人可以同时拥有很多的资源,多个人也可以同时拥有一个资源。人员与资源之间的动作关系主要定位于人员对资源的予(上载)和取(下载)的行为之上。资源推送的机制主要体现在人员对资源“取”的过程中。“取”,可以是主动地去取(人主动去检索下载资源),而被动地去取也同样是成立的(这就是资源的推送,可以称之为“推”)。那么人员与资源之间的动作关系就有了“予”、“取”和“推”三种(见图1),这三种动作行为也在某种意义上体现了资源的共建共享。要实现这种人员被动地“取”资源——资源推送,就要对人员和资源进行分析。什么样的资源可以推送给这个人?一个人又喜欢什么样的资源?上述两个疑问就是一种个性化需求问题。对资源的分析主要是从资源分类、属性表述展开。而对人的分析,大致有两种选择,一是以一种预先定义的描述方式去表述人的属性,如他或她的爱好、所学专业、研究方向、工作经历等,这是一种人为固定询问式的简单描述;二是对人的行为做出一种动态分析(行为分析),如通过统计在一定时间内某人检索下载资源的学科类别、次数等数据来分析统计并总结出如其兴趣偏好的行为规律等。对于这两种分析的方法,基于前者实现的个性化资源推送是一种半智能化的资源推送,本文所设计的个性化资源推送正是基于此,而基于后者的可以算上是完全智能化的资源推送。个性化资源推送机制是一种全新的资源推送的方案或措施。“全新”之处主要体现于资源自动推送的因人而异。在数字教育资源超市中,游客(学习者)登录并注册为会员用户时,要提供他们的一些相关信息。数字教育资源超市会从注册用户提供的这些相关信息中提取出一些关键信息,并将其作为关键字段存入用户属性表中。这就是上文中提到的以预先定义好的一种范式来描述人员属性的方法。在注册用户登录数字教育资源超市时,属性关系推理机会依据这些关键字段信息在资源属性表中进行关系推理,使它们之间发生某种关联,并以此提取资源推送给学习者。这里设计的关键是资源的属性描述和用户属性的表述以及它们之间的关系链接。然而这种寻求资源与人员之间关系的方法是不尽科学的,通过这种方法实现的资源推送并非完全意义上的智能化推送,这在上文中已经提到并称其为半智能化的资源推送。资源推送是数字教育资源超市使用者在学习活动中获取所需资源的一种新机制。在资源推送的过程中针对不同的用户(学习者)对象,应推送不同的资源,这种因人而异的资源推送称之为“个性化的资源推送服务”,亦可称为投其所好的资源推送服务。个性化的资源推送机制,主要由数字资源属性库、用户属性库以及属性关系推理等几个模块组成,如图2所示。属性关系推理是整个资源推送机制的“灵魂”,负责为用户和资源“牵线搭桥”,来实现个性化的资源推送服务。它可以依靠数据库系统中的数据库管理系统,对资源库中的资源进行属性对比操作,从而找出资源属性与用户属性之间的某种关系,产生个性化的资源检索查询提取资源给予用户。属性关系推理的工作主要是通过提取Session全局变量中的值进行对比查询来完成。属性推理策略其实是一种属性间的对比查询,它决定了资源属性与用户属性的关系。3资源属性与对象属性:对资源的分析个性化资源推送机制的实现得益于对人与资源之间某种关系的分析。诚如上文所说那样:什么样的资源可以推送给这个人?一个人又喜欢什么样的资源?这两个疑问就是一种个性化需求问题。要回答这两个疑问就必须对“人”、“资源”这两个要素进行分析,并找出他们之间的关联。对“资源”的分析,主要涉及到对资源属性的认识,其中最重要的就是资源的分类问题。而关于“人”的分析主要采用预定义范式分析法和行为数据统计分析法。(1)在资源属性上进行资源分类在对资源属性描述中最重要的一点是资源的分类。吴若茜在其发表的《我国互联网教育资源分类研究》一文中将互联网的教育资源分为四大类:状态型教育信息、实践型教学资源、理论型教育资源和经验型教育资源。这种资源分类的方法其实是从资源的表现形态和来源上对其进行区分的。采用不同的分类方法就会有不同的资源分类,到目前为止还没有一个统一的为大家所认可的模式。不过我们可以大致列举一些:从教育资源的使用者主体考察,可分为教师的资源和学生的资源;从资源的属性来看,可分为文本、图像、音频、视频、动画等;按其归属性质和管理层次区分,可分为国家资源、地方资源和个人资源;从使用的角度来划分,可分为实际教育教学中使用的资源和非实际教育教学中使用的资源;然而上述种种分类方法仅是众多方法中的几种基本方法,这些方法对本文所探讨的资源分类是有一定的参考价值,但这些方法都不适用于这里。高校数字教育资源超市作为一个资源整合的平台,其关注点在于高校教育教学中使用到的数字资源。从数字教育资源超市的关注点出发,宜采用以高校的学科和专业设置为依据,并参照教育部“全国普通高等学校本科专业目录及所属学科分类”,对资源进行分类。那么在对资源属性进行描述时就可以包括所属学科分类、专业等描述了。在资源属性结果集中包含了资源名称、作者、关键字、资源描述、所属学科(分类)、所属专业、所属研究方向(等同专业方向)、应用领域等信息。在这些属性信息中有一些信息与“人”属性描述密切相关,如专业方向、研究方向等。(2)在一定的条件下,科学地分析资源行为数据统计分析法实际上是一种应用统计学上的数量关系分析法,通过获取一定时间中某人单击的数量和分布来分析此人的行为趋向。举一个具体实例,在某人登录数字教育资源超市系统后,系统记录下其浏览查看及下载资源的数量和分布(主要是通过记录鼠标单击事件的次数和分布)。在记录的数量达到一定的值时并满足统计学原理要求的情况下,就可以对其行为趋向做出预测,比如此人可能喜欢这样的资源,可能是学习某专业,其研究方向也许是某方面等。将预测的结果存入此人的属性结果集中,当其再次登录系统后,就可以对其推送满足此人属性结果集中的条件的资源了。这种资源推送的方式,可视为智能化的资源推送,因为其结果符合统计学意义,是科学的。但实现上有难度,在实际应用中小数据量情况下很难获取符合统计学意义的结果,且获取统计数据的时间跨度不易确定。(3)关注个有识的属性信息预定义范式分析法则是通过采用一种符合普通意义上对“人”进行定义的一种范式来强制规范对人属性的描述。这些属性的描述是作为对“人”定义的一种补充。通常意义上对人的认识是一个由外而内渐进过程,起初对姓名、年龄、性别、相貌等有一个大体认识,再向纵深发展就是了解其兴趣爱好、个人经历(生活经历、学习经历、情感经历)、从事的职业等等。这些信息都是对人的一种描述,可以作为一种属性信息存储于人的属性结果集中。在这些属性信息中,与资源属性相关的信息要特别予以关注,如学习经历(这可能包括其所学专业、研究方向等),从事的职业等。职业的发展离不开不断的学习,而学习则需要相关的学习资源,那么职业属性与资源、学习经历属性(所学专业、研究方向)与资源属性(所属专业、研究方向)之间就产生了关联。这些关联的属性信息就可以作为关联查询的条件从而实现资源的个性化推送。本文所阐述的数字资源超市的资源推送正是基于此种预定义范式分析法而实现的。但这种实现有不尽科学之处,是一种半智能化的推理过程,在技术上可以轻松实现。二资源推广计划和实现1与资源间的联系实现资源推送的关键是要找出资源与人之间的关系。上文中已交代的分析人与资源之间关系的两种方法,即预定义范式分析和行为数据统计分析。本文将采取预定义范式分析的方法来实现资源的推送设计。预定义范式分析法就是采取人为定义一些人与资源之间可能发生关系的属性,通过强制手段让他们之间建立起某种联系,这样做可以很方便的实现有针对性的资源推送,当然这种方法不太科学。理想的做法是通过对人在使用资源时的行为进行统计数据分析,从而找出人与资源间的某种关系。下面就通过部分数据库表的设计来反映它们之间的关系。新建一个名为EduResourceMarket的数据库,并添加Users、Resources和Category三张表。在用户表(见表1)中设计了如下的关键字段,这里要特别指出的是Interest、Major和Research三个字段,这三个不能为空的字段是以预定义范式方法来定义的用户属性,并且通过它们去和资源发生关系。资源信息表结构如下所示(见表2),在这里同样要指出Domain、Major和Research三个关键字段,这三个不能为空的字段也是以一种预定范式方法来定义的资源属性,并且通过它们与用户属性进行关联。资源分类表(见表3),用于对资源进行分类,其结构如下所示。2数据库表的生成使用virtualstudio2010作为开发工具,新建一个名为ResourceMarket的解决方案,将建好的EduResourceMarket数据库添加进来。为ResourceMarket解决方案创建一个名称为“EduResourceMarket.dbml”的LINQtoSQL类,使用该实体类来映射到数据库表。将EduResourceMarket数据库中的Users、Resources和Category表添加到该实体类中,如图3所示。这样数据库中的表就在该实体类中生成相应的实例对象,每张表对应实体类中的一个对象实例。此时就可以通过调用实体类中对象实例的方法来实现对数据库表的操作,如CRUD操作。在对数据库进行操作前要连接数据库,所以在ResourceMarket解决方案定义一个名为DBConnect的新类。在DBConnect类中定义一个DbConectionstring常量用作连接数据库字符常量。DBConnect类代码如下:(1)基于用户属性的资源上传如果想让数字教育资源超市提供资源推送服务,就必须注册为会员用户。因为在注册会员用户时,要提供一些必要的信息字段,这些信息是作为Users表的属性字段而存在的。因为采用预定义范式的方法来实现对资源的推送,所以在这里采取了对用户属性的一些强制定义的措施,下面代码展示了用户注册功能。在UI中使用RequiredFieldValidator验证控件限定Username、Password、Interest、Major及Research等字段不能为空,注册界面如图4所示。注册后自动就登陆并跳转到UserPreferResource.aspx页面,该页面是会员用户个人喜好资源页面,会根据注册会员时用户提供的兴趣好、所学专业和研究方向等信息向用户提供这些方面的资源。那么这是如何实现的呢?(2)生成分类罪犯信息的用户档案在会员用户登录资源超市时,将用户相关信息如用户名、兴趣爱好、所学专业和研究方向等信息保存在Session全局变量中,并将Session中信息作为参数传递给LINQ作为查询的限制条件,通过IEnumerable<T>泛型方法从数据库表中枚举出相关资源,并分页显示。个性化的资源推送机制是基于会员用户的兴趣爱好、所学专业和研究方向给会员推送相关资源。据此可以对资源的检索实行分类枚举,根据兴趣爱好枚举资源、根据所需专业枚举资源和根据研究方向枚举资源。通过使用自定义用户控件的方式来实现对资源分类枚举。新建三个用户控件分别命名为GiveInterestResource.ascx、GiveMajorResource.ascx和GiveResearchResource.ascx,并在每个用户控件文件中分别拖入GridView和LinqDataSource服务器端控件,用户控件的CodeBehind代码如下:新建一个Web窗体页命名为UserPreferResource.aspx,并使用上面新建的自定义用户控件来来分类显示与用户兴趣爱好、所学专业和研究方向相关的资源。由于这三种枚举资源的方式都要使用Session全局变量所保存的信息作为查询的限制条件。为此要在会员用户登录时,在Session中保存这些信息。(3)资源运行查询平台用户id会员用户登录后