| 中文摘要 | 第1-4页 |
| ABSTRACT | 第4-7页 |
| 第一章 绪论 | 第7-12页 |
| ·研究背景 | 第7-8页 |
| ·个性化学习系统的发展现状及问题 | 第8-10页 |
| ·论文的研究意义与内容组织 | 第10-12页 |
| 第二章 相关理论及技术基础 | 第12-20页 |
| ·网络学习行为的内涵 | 第12-14页 |
| ·网络学习行为 | 第12-13页 |
| ·网络学习行为属性分析 | 第13-14页 |
| ·数据挖掘 | 第14-17页 |
| ·数据挖掘定义 | 第14页 |
| ·Web 挖掘 | 第14-17页 |
| ·聚类分析 | 第17-18页 |
| ·模糊数学理论 | 第18-19页 |
| ·本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 Web 学习者访问路径挖掘 | 第20-33页 |
| ·数据收集及数据预处理 | 第20-24页 |
| ·数据收集 | 第20-21页 |
| ·Web 数据预处理 | 第21-24页 |
| ·基于FLaAT 的频繁Web 用户浏览路径的挖掘算法 | 第24-29页 |
| ·基于FLaAT 的频繁Web 用户浏览路径的挖掘算法 | 第25-27页 |
| ·FLaAT 创建算法 | 第27-28页 |
| ·基于FLaAT 的Web 用户偏爱浏览路径的挖掘算法 | 第28-29页 |
| ·实例分析 | 第29-32页 |
| ·本章小结 | 第32-33页 |
| 第四章 学习者个性化分析算法研究 | 第33-46页 |
| ·学习者偏爱的访问路径挖掘算法 | 第33-39页 |
| ·学习者模糊加权偏爱访问路径的挖掘算法 | 第34-36页 |
| ·实例分析 | 第36-39页 |
| ·学习者浏览行为聚类算法 | 第39-45页 |
| ·基于模糊相似关系的学习者浏览模式的聚类算法 | 第40-43页 |
| ·实例分析 | 第43-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第五章 数据挖掘在个性化学习系统中的应用 | 第46-54页 |
| ·基于数据挖掘的个性化学习系统 | 第46-49页 |
| ·传统的个性化学习系统 | 第46-47页 |
| ·基于数据挖掘的个性化学习系统 | 第47-49页 |
| ·基于数据挖掘的个性化学习推荐模块 | 第49-51页 |
| ·基于数据挖掘的个性化学习推荐 | 第49-50页 |
| ·个性化推荐模块 | 第50-51页 |
| ·基于数据挖掘的个性化学习系统的数据挖掘处理模块 | 第51-53页 |
| ·数据预处理模块 | 第51-52页 |
| ·数据挖掘处理模块 | 第52-53页 |
| ·本章小结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-55页 |
| 参考文献 | 第55-58页 |
| 致谢 | 第58页 |
