面向教育领域的个性化推荐方法研究
| 摘要 | 第4-6页 |
| abstract | 第6-7页 |
| 1 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第10页 |
| 1.2 研究现状 | 第10-16页 |
| 1.2.1 个性化学习资源推荐的国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.2 学习者建模的国内外研究现状 | 第13-16页 |
| 1.3 论文的组织与结构 | 第16-17页 |
| 1.4 本章小结 | 第17-18页 |
| 2 推荐系统相关算法综述 | 第18-22页 |
| 2.1 个性化推荐 | 第18页 |
| 2.2 主流的学习资源推荐方法 | 第18-19页 |
| 2.2.1 基于内容的推荐方法 | 第18页 |
| 2.2.2 协同过滤推荐方法 | 第18-19页 |
| 2.2.3 混合推荐方法 | 第19页 |
| 2.3 学习资源推荐算法面临的主要挑战 | 第19-20页 |
| 2.3.1 新颖性和多样性 | 第20页 |
| 2.3.2 学习者行为模式的挖掘和利用 | 第20页 |
| 2.4 本章总结 | 第20-22页 |
| 3 基于二部图的学习资源混合推荐方法 | 第22-32页 |
| 3.1 问题的提出 | 第22-23页 |
| 3.2 基于二部图的混合推荐方法 | 第23-25页 |
| 3.2.1 基于热传导的推荐方法 | 第23-24页 |
| 3.2.2 基于物质扩散的推荐方法 | 第24页 |
| 3.2.3 混合推荐策略 | 第24-25页 |
| 3.3 推荐系统模型 | 第25-27页 |
| 3.4 实验评价标准 | 第27-29页 |
| 3.5 实验结果 | 第29-31页 |
| 3.5.1 实验数据集 | 第29页 |
| 3.5.2 实验结果分析 | 第29-31页 |
| 3.6 本章小结 | 第31-32页 |
| 4 基于多维度兴趣的学习资源推荐方法 | 第32-45页 |
| 4.1 问题的提出 | 第32页 |
| 4.2 基于多维度兴趣的学习资源推荐系统 | 第32-40页 |
| 4.2.1 建立学习者的兴趣图谱 | 第32-38页 |
| 4.2.2 基于兴趣图谱的学习资源推荐系统 | 第38-40页 |
| 4.3 实验结果 | 第40-44页 |
| 4.4 本章小结 | 第44-45页 |
| 5 总结与展望 | 第45-47页 |
| 5.1 工作总结 | 第45页 |
| 5.2 进一步工作及展望 | 第45-47页 |
| 参考文献 | 第47-52页 |
| 攻读硕士学位期间所获得的研究成果 | 第52-53页 |
| 致谢 | 第53-54页 |
