Web挖掘技术在远程教学系统中的应用
| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-14页 |
| ·研究背景 | 第9-10页 |
| ·研究的意义 | 第10-11页 |
| ·远程教学系统概述 | 第11-13页 |
| ·论文的内容和结构 | 第13-14页 |
| 第二章 WEB 挖掘分类 | 第14-20页 |
| ·WEB 挖掘概述 | 第14-16页 |
| ·WEB 内容挖掘 | 第16-17页 |
| ·WEB 结构挖掘 | 第17-18页 |
| ·WEB 日志挖掘 | 第18-20页 |
| 第三章 WEB 日志与内容挖掘 | 第20-36页 |
| ·WEB 日志挖掘 | 第20-29页 |
| ·数据的收集 | 第21-23页 |
| ·数据的抽取 | 第23-24页 |
| ·Web 日志预处理技术 | 第24-29页 |
| ·内容预处理 | 第29页 |
| ·结构预处理 | 第29页 |
| ·WEB 内容挖掘 | 第29-36页 |
| ·网页内容预处理 | 第29-32页 |
| ·用户兴趣模型的表示 | 第32-36页 |
| 第四章 智能推荐方法改进 | 第36-41页 |
| ·WEB 内容推荐 | 第36-39页 |
| ·向量空间模型 | 第36-37页 |
| ·基于超链接对应网页的推荐方法 | 第37-38页 |
| ·基于合作的推荐方法 | 第38-39页 |
| ·站点的改进 | 第39-41页 |
| ·如何寻找站点的不合理之处 | 第39-40页 |
| ·站点设计的改进 | 第40-41页 |
| 第五章 远程个性化教学系统设计 | 第41-53页 |
| ·系统开发平台介绍 | 第41-42页 |
| ·个性化远程教学系统模型 | 第42-43页 |
| ·个性化处理引擎算法概述 | 第43-44页 |
| ·系统结构描述 | 第44-46页 |
| ·实时智能推荐子模块 | 第46-49页 |
| ·实时智能推荐子模块的接口 | 第47-48页 |
| ·推荐系统输入 | 第48-49页 |
| ·系统功能介绍 | 第49-53页 |
| ·主要功能 | 第49-50页 |
| ·技术特点 | 第50-53页 |
| 第六章 总结与展望 | 第53-55页 |
| ·总结 | 第53-54页 |
| ·今后研究方向 | 第54-55页 |
| 致谢 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
