28、基于追踪系统的学习指标计算与社交协同过滤推荐方法

基于追踪系统的学习指标计算与社交协同过滤推荐方法

在当今数字化学习和社交网络的环境下，如何有效地计算学习指标以及进行个性化的社交推荐成为了重要的研究方向。本文将介绍基于追踪系统（TBS）的学习指标计算方法，以及一种结合社交信息的协同过滤推荐模型。

基于TBS的学习指标计算

在实际学习场景中，为了计算人类学习指标活动，提出了一些基于TBS的案例研究。这里介绍了两个基于TBS开发的系统：基于追踪的指标管理系统TB - IMS和多智能体指标计算系统IC - MAS，首先来了解一下最新实现的KTBS。

KTBS：内核追踪系统

KTBS是TBS的一种具体实现，它将活动追踪视为一个模型和一组观测（m - trace）。KTBS允许创建m - trace库、m - trace模型、m - trace观测、转换后的m - trace等。每个观测都有一组属性，如类型、值、开始时间、结束时间等。KTBS将建模后的追踪存储为RDF本体，并使用一组操作符（如过滤、融合、SPARQL查询等）进行操作。它建议使用JSON、REST和TURTLE来描述m - trace。

基于追踪的指标管理系统TB - IMS

为了具体展示如何使用TBS计算指标活动，开发了一种有效的方法及其实现TB - IMS，用于执行指标活动的整个生命周期。在技术增强学习（TEL）系统中，指标是一个具有一组值的数学变量。这里将指标定义为由模型描述符和一组实例组成，并提出了使用TB - IMS描述和计算指标实例的四个步骤：
1. 步骤1：关联空m - trace ：为计算新指标，将其与一组空m - trace关联，这些m -