百度文库用于改善学生数据结构成绩预测的研究
| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4-5页 |
| 1 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 课题研究背景 | 第9-10页 |
| 1.2 课题研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 本文研究的主要内容 | 第12-13页 |
| 1.4 本文的主要工作及论文结构 | 第13-15页 |
| 2 相关技术 | 第15-27页 |
| 2.1 EDM | 第15-18页 |
| 2.1.1 概述 | 第15-16页 |
| 2.1.2 基本研究流程 | 第16-18页 |
| 2.2 评价指标 | 第18-21页 |
| 2.2.1 相关系数 | 第18-20页 |
| 2.2.2 信息增益 | 第20页 |
| 2.2.3 互信息 | 第20-21页 |
| 2.3 预测模型 | 第21-26页 |
| 2.3.1 朴素贝叶斯分类器 | 第21-24页 |
| 2.3.2 决策树 | 第24-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-27页 |
| 3 百度文库访问时间估计方案 | 第27-35页 |
| 3.1 数据集 | 第27-28页 |
| 3.1.1 原始数据集 | 第27-28页 |
| 3.1.2 测试集 | 第28页 |
| 3.2 数据预处理 | 第28-30页 |
| 3.2.1 二元组统计 | 第29页 |
| 3.2.2 阈值过滤 | 第29页 |
| 3.2.3 状态转移模型 | 第29-30页 |
| 3.3 时间估计方案设计与改进 | 第30-33页 |
| 3.3.1 判定标准说明 | 第30-31页 |
| 3.3.2 方案 0 | 第31页 |
| 3.3.3 方案 1 | 第31页 |
| 3.3.4 方案 2 | 第31-32页 |
| 3.3.5 方案 3 | 第32-33页 |
| 3.3.6 方案 4 | 第33页 |
| 3.4 本章小结 | 第33-35页 |
| 4 重点文档类型的确定 | 第35-48页 |
| 4.1 文档分类树 | 第35-41页 |
| 4.1.1 提取文档类别 | 第35-38页 |
| 4.1.2 文档类别与类别编号 | 第38-40页 |
| 4.1.3 类别从属关系及文档分类树 | 第40-41页 |
| 4.2 各类文档访问信息统计 | 第41-43页 |
| 4.3 确定关键文档类型 | 第43-46页 |
| 4.3.1 相关系数 | 第44页 |
| 4.3.2 信息增益 | 第44-45页 |
| 4.3.3 互信息 | 第45-46页 |
| 4.4 本章小结 | 第46-48页 |
| 5 预测模型的构建与评估 | 第48-65页 |
| 5.1 预测的基础与评价标准 | 第48-51页 |
| 5.1.1 研究的基础 | 第48-50页 |
| 5.1.2 模型评价标准 | 第50-51页 |
| 5.2 以文库访问时间作为新特征做预测 | 第51-59页 |
| 5.2.1 粗略的访问总时间 | 第51-52页 |
| 5.2.2 精确地访问总时间 | 第52-53页 |
| 5.2.3 粗略的重点类型访问时间 | 第53-56页 |
| 5.2.4 精确地重点类型访问时间 | 第56-59页 |
| 5.3 以文库访问次数为新特征做预测 | 第59-62页 |
| 5.3.1 教育专区 | 第59-60页 |
| 5.3.2 高等教育 | 第60页 |
| 5.3.3 专业资料 | 第60-61页 |
| 5.3.4 重点类型访问次数之和 | 第61-62页 |
| 5.4 结果分析 | 第62-64页 |
| 5.5 本章小结 | 第64-65页 |
| 6 总结与展望 | 第65-67页 |
| 6.1 本文工作总结 | 第65-66页 |
| 6.2 后续工作及展望 | 第66-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 参考文献 | 第68-72页 |
| 附录 | 第72页 |
| A. 作者在攻读硕士学位期间发表的论文目录 | 第72页 |
