中小学教育资源个性化推荐系统研究与实现
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9页 |
| 1.3 本文研究内容 | 第9-10页 |
| 1.4 研究目标与方法 | 第10页 |
| 1.5 论文组织结构 | 第10-12页 |
| 第二章 相关基础研究 | 第12-20页 |
| 2.1 推荐系统概述 | 第12-14页 |
| 2.1.1 定义及特点 | 第12-14页 |
| 2.1.2 个性化推荐系统与传统的搜索引擎比较 | 第14页 |
| 2.2 推荐技术 | 第14-16页 |
| 2.2.1 基于内容推荐 | 第15页 |
| 2.2.2 基于人口统计学的推荐 | 第15页 |
| 2.2.3 协同过滤推荐 | 第15-16页 |
| 2.2.4 基于关联规则的推荐 | 第16页 |
| 2.3 用户模型理论研究 | 第16-19页 |
| 2.3.1 模型的数据特征 | 第17页 |
| 2.3.2 用户的兴趣模型表示方法 | 第17-19页 |
| 2.4 本章小结 | 第19-20页 |
| 第三章 基于用户行为的用户兴趣点模型研究 | 第20-37页 |
| 3.1 用户行为数据收集 | 第20-21页 |
| 3.1.1 显性收集 | 第20页 |
| 3.1.2 隐性收集 | 第20-21页 |
| 3.2 用户行为分析 | 第21-23页 |
| 3.2.1 教育资源系统中用户行为特征 | 第21-22页 |
| 3.2.2 抽象用户行为的分类 | 第22页 |
| 3.2.3 具体用户行为分类 | 第22-23页 |
| 3.3 用户兴趣点模型 | 第23-29页 |
| 3.3.1 用户兴趣模型实时兴趣模型 | 第23-25页 |
| 3.3.2 用户兴趣点权重计算 | 第25-26页 |
| 3.3.3 用户兴趣模型建立 | 第26-28页 |
| 3.3.4 用户兴趣点自然衰减 | 第28-29页 |
| 3.4 基于用户兴趣点模型新颖推荐 | 第29-33页 |
| 3.4.1 用户相似度 | 第30-32页 |
| 3.4.2 UserCF 算法推荐新颖资源 | 第32-33页 |
| 3.5 基于用户兴趣点模型兴趣突变推荐 | 第33页 |
| 3.6 基于用户行为的资源评价 | 第33-35页 |
| 3.7 本章小结 | 第35-37页 |
| 第四章 中小学教育资源个性化推荐系统的设计与实现 | 第37-50页 |
| 4.1 推荐系统的工作流程 | 第37-38页 |
| 4.2 总体设计 | 第38-39页 |
| 4.3 用户模块 | 第39-44页 |
| 4.3.1 用户信息管理 | 第39-40页 |
| 4.3.2 用户行为分析 | 第40-44页 |
| 4.4 资源模块 | 第44-47页 |
| 4.4.1 资源管理 | 第44-45页 |
| 4.4.2 基于用户行为资源评价 | 第45-47页 |
| 4.5 组合推荐模块 | 第47-49页 |
| 4.6 组合排序模块 | 第49页 |
| 4.7 本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 实验及结果分析 | 第50-56页 |
| 5.1 实验内容与设计 | 第50-51页 |
| 5.1.1 实验数据收集 | 第50页 |
| 5.1.2 实验环境 | 第50页 |
| 5.1.3 实验设计 | 第50-51页 |
| 5.2 结果分析 | 第51-54页 |
| 5.2.1 用户对推荐 tag 的满意度 | 第51-52页 |
| 5.2.2 用户对推荐资源的满意度 | 第52-54页 |
| 5.2.3 系统的召回率 | 第54页 |
| 5.3 实验总结 | 第54-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-57页 |
| 6.1 总结 | 第56页 |
| 6.2 展望 | 第56-57页 |
| 参考文献 | 第57-59页 |
| 致谢 | 第59页 |
