| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-8页 |
| 第一章 绪论 | 第8-13页 |
| ·终身学习环境下网络学习的个性化需求 | 第8-9页 |
| ·个性化e-learning系统研究概述 | 第9页 |
| ·个性化e-learning解决方案推荐系统需要解决的主要问题 | 第9-10页 |
| ·Web数据挖掘与社区驱动技术概述 | 第10页 |
| ·本文所做的研究工作 | 第10-11页 |
| ·本文的研究意义 | 第11-13页 |
| 第二章 PELSRS理论研究与概念模型建构 | 第13-25页 |
| ·个性化e-learning推荐系统研究的发展与启示 | 第13-17页 |
| ·个性化e-learning解决方案推荐系统概念界定 | 第17页 |
| ·个性化e-learning解决方案概念体系建构 | 第17-21页 |
| ·学习目标 | 第18-19页 |
| ·网络学习活动序列 | 第19-20页 |
| ·网络学习环境支持 | 第20-21页 |
| ·e-learning解决方案的个性化策略研究 | 第21-25页 |
| ·提供e-learning解决方案个性化推荐 | 第22页 |
| ·提供个性化学习活动 | 第22-23页 |
| ·提供个性化学习环境 | 第23-25页 |
| 第三章 社区驱动在PELSRS中的应用研究 | 第25-30页 |
| ·社区驱动技术综述 | 第25-26页 |
| ·社区驱动与教育的整合：网络学习社区 | 第26-27页 |
| ·社区驱动在e-learning解决方案推荐系统中的应用策略 | 第27-29页 |
| ·促进学习活动库的构建 | 第27页 |
| ·促进开放性学习环境的构建 | 第27-29页 |
| ·促进终身学习环境下的协作互助 | 第29页 |
| ·e-learning解决方案推荐系统的社会化动机维持策略 | 第29-30页 |
| 第四章 Web数据挖掘在PELSRS中的应用策略 | 第30-39页 |
| ·Web数据挖掘理论概述 | 第30页 |
| ·基于关联规则挖掘的e-learning解决方案推荐 | 第30-39页 |
| ·关联规则基本概念与算法介绍 | 第30-32页 |
| ·基于关联规则的个性化e-learning解决方案推荐的挖掘过程 | 第32-36页 |
| ·个性化e-learning解决方案的Web数据挖掘引擎模型 | 第36-39页 |
| 第五章 PELSRS功能模型与原型开发 | 第39-43页 |
| ·系统功能模型 | 第39-41页 |
| ·个性化e-learning解决方案构建模块 | 第39-40页 |
| ·个性化e-learning解决方案学习模块 | 第40页 |
| ·e-learning社区功能模块 | 第40页 |
| ·个人学习环境管理模块 | 第40-41页 |
| ·主要功能的数据库结构 | 第41-42页 |
| ·用户操作与推荐界面效果 | 第42-43页 |
| 第六章 结论和未来的研究方向 | 第43-45页 |
| ·结论 | 第43页 |
| ·未来的研究方向 | 第43-45页 |
| 参考文献 | 第45-47页 |
| 致谢 | 第47-48页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第48页 |
