《表1 不同学习风格的用户的行为模式描述和阈值》

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《垂直学习社区基于学习兴趣与风格的社会化推荐算法》

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学习风格可以采用显性与隐性的方法进行识别．显性方法是指采用所罗门学习风格量表（ILS）识别学习风格．但所罗门学习风格量表问题过多，给用户带来一定负担，导致用户中途放弃或随意填写，最终推测的结果不够准确．对于老用户及使用了一段时间后的新用户，可以通过他们平台上的一系列学习行为来判断并修正其学习风格，即所谓的隐性方法．本文基于Felder-Silverman学习风格结合垂直学习社区特征提出改进的Felder-Silverman学习风格模型，总结了在垂直学习社区中不同学习风格的用户的行为描述和阈值，具体见表1．其中阈值数值参照Graf[13]以及姜强[14]等已发表的文献数据再结合垂直学习社区自身特征确定．