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Social Learning Networks: Efficiency Optimization for MOOC Forums
Christopher G. Brinton, Swapna Buccapatnam, Felix Ming Fai Wong, Mung Chiang, and H. Vincent Poor
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全文阅读思路 1.做什么? 2.怎么做? 3.难点是什么?
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1.做什么? 什么叫效率优化? Social Learning Networks:
Efficiency Optimization for MOOC Forums
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1.做什么?——SLN评价指标 效用F是如何定义的?
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1.做什么?——效用定义
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1.做什么?——效用定义的解释 F :目标 U :用户 k :主题 b :收益 e :赤字 s :问题 d :回答
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1.做什么?——一句话总结 本文主要的工作,就是(1)计算出当前SLN的S、D、W、E,并根据这些值求出当前SLN的F,以及(2)在该网络的S、D下可能求出F最大时W的情况。并通过(3)比较两者得出一些结论。
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1.做什么?——计算路线图 W、S、D → E W、S、D、E → F
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2.怎么做? 1.求W 2.求S和D 3.求W* 4.比较,得出结论
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2.怎么做?——求W
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2.怎么做?——求S和D
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2.怎么做?——求W*
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2.怎么做?——比较,得出结论 1. the observed SLNs have low efficiencies.
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2.怎么做?——比较,得出结论 2.the observed SLNs are less efficient with respect to a higher importance placed on teaching benefit.
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2.怎么做?——比较,得出结论 3.SLNs where users respond impartially across neighbors tend to be more efficient. (Given that larger in (6) has the effect of making the weights wu,v more uniform across v)
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2.怎么做?——比较,得出结论 高效SLN的特征
1. optimization tends to make the degrees more uniform.
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2.怎么做?——比较,得出结论 高效SLN的特征
2.optimization causes the edge weights to become more homogeneous.
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2.怎么做?——比较,得出结论 高效SLN的特征
3.optimization also preserves fairness in the distribution of local utilities.
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2.怎么做?——比较,得出结论 高效SLN的特征
4.optimization improves local utility for the majority of users.
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难点是什么? 1.根据实际问题建立模型 2.求W*时计算大量数据使用梯度下降法
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本文的不足 1.没有使用论坛本身的逻辑关系 2.得出结论参考系不合理,结论的说服力不足
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谢谢 Thank You!
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