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XAHM分析

已有 4863 次阅读 2011-4-18 14:33 |个人分类:自适应|系统分类:科研笔记| XAHM, 自适应学习, 自适应超媒体

XAHM: an XML-based Adaptive Hypermedia Model and its implementation.PDF

这是最近今天读XAHM相关材料当中,觉得最原汁原味的。

费了九牛二虎之力,现在觉得也就是读个差不多

觉得作者文中的表述如果能够按照三个模型分别进行,则更好理解

为了更好的写论文,在这里做个小结:

1。领域模型

   (1)领域模型分为两层,上层是带标示的加权有向图,而且这个图也分为两层,上一次是全局也就是Elementary Abstract Concepts之间的关系,而每个EACs又是PD之间的关系。PD描述的是里面的内容、链接以及layout。

   那么上层的领域模型是如何初始化的呢?是有个图形化的工具,里面可以定义领域模型的全局结构。另外,创作者根据用户的类型类给这个图进行赋予权值和调整结构,当然调整的过程中也意味着创作者要模拟各种类型的用户的行为。

   (2)领域模型的下一层次是XML的,描述的是PD啊,或者在文本、图形等fragement的具体信息。

   这个的初始化,也是提供了一个工具来操作,同时可以预览。

2。用户模型

    用户模型其实是基于铅板模型的。

    里面记录的是用户当前所赋予的类别、用户与各个类别的匹配程度,用户已经走过的和当前选择的链接,用户在每个类别中所停驻的时间。

3。自适应模型

    原文其实是将自适应放到用户模型和领域模型中去说的,但是我这里还是提出来统一说,觉得会清晰些。

    自适应的目的其实就是为不同用户提供最符合他特点的内容、链接和呈现方式。在作者Mario Cannataro和 Andrea Pugliese看来,内容和链接是由用户行为来决定的,而具体的呈现则是受技术条件的限制。因此他们提出了三维度的自适应空间:

   AH(B,E,T),三个维度分别指得是用户的行为(浏览、偏好等),用户的环境(时间、地点、语言、社会政治事件等),技术(网络以及用户终端等)。这些值都是有限字符集。

   那么如果实现自适应呢,作者文章中重点分析了用户行为方面的自适应,这将影响到pd。

    领域模型方面:根据本地导航图的最短路径概率均值、最短路径的长度均值以及节点数来判断与每个铅板类别(profile)的耦合程度s(k);

    用户模型方面:根据在profile k 中走这条路径的概率、从这条路径选择这个链接的概率以及在这个profile中所停留的世界来判断与每个铅板类别的耦合程度d(k)

    总体模型方面:根据用户初始profile类型、用户与每个profile的耦合程度、S(k)、每个profile停驻的时间计算计算A(k),这个值将最终确定用户选择哪个profile。然后系统就将这个profile中的路径推荐给他。

    这三者都用到了概率计算方法。

    而自适应的另一方面——layout(布局),是在page中定义(B,E,T)定义自适应的三个维度,但是这个在文中并没有具体的阐述。

    ===========================================

    我觉得可以进一步改进的地方:

     1。这样的设想使得所有系统的核心问题集中在了profile的定义上

     2。系统中涉及了很多的概率,而且依赖于创作者的经验

     3。系统没有细致阐述用户的布局自适应

     4。由于系统最终将自适应仅仅落实到page上,并没有做到导航和内容方面的自适应

     5。更多的考虑的是用户的所隶属的铅板模型,没有考虑学习风格等其他信息

     6。自适应空间是符号集。



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