基于多关系分类聚类的学习适应性诊断
| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-19页 |
| ·课题研究背景及意义 | 第11-12页 |
| ·国内外研究现状 | 第12-13页 |
| ·相关理论与技术 | 第13-17页 |
| ·建构主义学习理论 | 第13-14页 |
| ·项目反应理论 | 第14-15页 |
| ·多关系数据分类挖掘 | 第15-16页 |
| ·多关系数据聚类挖掘 | 第16-17页 |
| ·论文的研究内容及组织形式 | 第17-19页 |
| 第二章 学习适应性诊断 | 第19-28页 |
| ·适应性学习系统体系结构 | 第19-20页 |
| ·学习适应性描述 | 第20-21页 |
| ·学习适应性诊断模型 | 第21-28页 |
| ·学习前的适应性诊断 | 第22-25页 |
| ·学习中的适应性诊断 | 第25-26页 |
| ·学习完成后的适应性诊断 | 第26-28页 |
| 第三章 适用于非平衡数据的多关系分类 | 第28-41页 |
| ·问题分析 | 第28-29页 |
| ·相关定义 | 第29页 |
| ·分类器与相关算法 | 第29-38页 |
| ·预处理 | 第30-33页 |
| ·构造及评估子分类器 | 第33-37页 |
| ·分类检验 | 第37-38页 |
| ·实验结果及分析 | 第38-40页 |
| ·实验数据 | 第38-39页 |
| ·实验结果 | 第39-40页 |
| ·实验结果分析 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-41页 |
| 第四章 基于属性链接的多关系聚类 | 第41-55页 |
| ·问题分析 | 第41-42页 |
| ·相关定义 | 第42页 |
| ·用户聚类目标 | 第42-43页 |
| ·预处理 | 第43-49页 |
| ·多关系属性相似性 | 第44-45页 |
| ·优化的多关系属性相似性 | 第45-48页 |
| ·搜索多关系属性 | 第48-49页 |
| ·基于属性与链接的多关系聚类 | 第49-50页 |
| ·目标元组相似性 | 第49-50页 |
| ·目标元组聚类 | 第50页 |
| ·实验结果及分析 | 第50-54页 |
| ·聚类准确度及簇有效性评估 | 第50-52页 |
| ·实验内容与结果 | 第52-54页 |
| ·实验结果分析 | 第54页 |
| ·本章小结 | 第54-55页 |
| 第五章 原型系统设计与实现 | 第55-66页 |
| ·系统体系结构 | 第55-56页 |
| ·系统设计与实现 | 第56-61页 |
| ·系统开发环境 | 第56页 |
| ·应用逻辑设计 | 第56-58页 |
| ·系统核心组件 | 第58-59页 |
| ·诊断过程展示 | 第59-61页 |
| ·系统性能评估 | 第61-66页 |
| ·系统性能评估标准 | 第61-62页 |
| ·诊断效果评估 | 第62页 |
| ·运行性能监控 | 第62-65页 |
| ·系统性能优化 | 第65-66页 |
| 第六章 结束语 | 第66-68页 |
| ·总结 | 第66页 |
| ·展望 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-71页 |
| 致谢 | 第71-72页 |
| 发表论文 | 第72页 |
| 承担的科研项目 | 第72页 |
