基于HowNet的个性化学习系统的研究与设计
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景和研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 研究现状 | 第9-10页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第10-11页 |
| 1.4 文章的组织结构 | 第11-12页 |
| 2 相关理论概述 | 第12-24页 |
| 2.1 个性化学习 | 第12-13页 |
| 2.1.1 个性化学习的理论基础 | 第12页 |
| 2.1.2 个性化学习的特点 | 第12-13页 |
| 2.2 兴趣模型构建相关理论 | 第13-16页 |
| 2.2.1 用户模型的分类 | 第13-14页 |
| 2.2.2 兴趣模型的信息收集 | 第14页 |
| 2.2.3 兴趣模型的表示方法 | 第14-16页 |
| 2.3 中文分词技术 | 第16-17页 |
| 2.4 HowNet简介 | 第17-20页 |
| 2.4.1 HowNet概述 | 第17页 |
| 2.4.2 HowNet结构 | 第17-19页 |
| 2.4.3 知识数据描述语言 | 第19-20页 |
| 2.5 个性化推荐技术 | 第20-22页 |
| 2.6 本章小结 | 第22-24页 |
| 3 系统需求分析与总体设计 | 第24-30页 |
| 3.1 需求分析 | 第24-25页 |
| 3.1.1 功能需求 | 第24-25页 |
| 3.1.2 可行性分析 | 第25页 |
| 3.2 系统的总体设计 | 第25-28页 |
| 3.2.1 系统的架构 | 第25-27页 |
| 3.2.2 系统的功能结构 | 第27-28页 |
| 3.3 本章小结 | 第28-30页 |
| 4 系统详细设计 | 第30-48页 |
| 4.1 词语语义相似度模块的设计 | 第30-37页 |
| 4.1.1 词语语义相似度计算 | 第31页 |
| 4.1.2 义原相似度计算 | 第31-33页 |
| 4.1.3 义项相似度计算 | 第33-34页 |
| 4.1.4 改进的义原和义项相似度计算 | 第34-37页 |
| 4.2 资源管理模块的设计 | 第37-40页 |
| 4.2.1 文本学习资源模型的构建 | 第37-39页 |
| 4.2.2 视频学习资源模型的构建 | 第39-40页 |
| 4.3 学习者管理模块的设计 | 第40-41页 |
| 4.3.1 学习者初始兴趣模型的构建 | 第40页 |
| 4.3.2 学习者的兴趣模型更新 | 第40-41页 |
| 4.4 学习者推荐学习模块的设计 | 第41-42页 |
| 4.5 智能答疑模块的设计 | 第42-44页 |
| 4.5.1 问题向量模型的构建 | 第42页 |
| 4.5.2 答疑资源模型的构建 | 第42-43页 |
| 4.5.3 智能答疑 | 第43-44页 |
| 4.6 个性化学习系统的数据库设计 | 第44-45页 |
| 4.7 本章小结 | 第45-48页 |
| 5 个性化学习系统的实现 | 第48-64页 |
| 5.1 词语语义相似度计算模块 | 第48-51页 |
| 5.2 系统管理模块 | 第51-53页 |
| 5.2.1 系统登录实现 | 第51-52页 |
| 5.2.2 系统用户管理实现 | 第52-53页 |
| 5.3 学习资源管理模块 | 第53-56页 |
| 5.3.1 学习资源的添加 | 第53-54页 |
| 5.3.2 学习资源的特征向量的构建 | 第54-56页 |
| 5.4 学习者管理模块的实现 | 第56-57页 |
| 5.4.1 学习者初始兴趣模型的构建 | 第56-57页 |
| 5.4.2 学习者兴趣模型的更新 | 第57页 |
| 5.5 个性化推荐学习模块的实现 | 第57-59页 |
| 5.6 智能答疑模块的实现 | 第59-61页 |
| 5.7 模型对比试验 | 第61页 |
| 5.8 本章小结 | 第61-64页 |
| 6 总结与未来工作 | 第64-66页 |
| 6.1 总结 | 第64页 |
| 6.2 未来工作 | 第64-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70-72页 |
| 在学期间公开发表论文（著）及科研情况 | 第72页 |
