| 摘要 | 第1-5页 |
| Abstract | 第5-10页 |
| 第1章 绪论 | 第10-15页 |
| ·研究背景 | 第10-11页 |
| ·研究的意义 | 第11页 |
| ·汉语教学的现状 | 第11-14页 |
| ·国内主要汉语网站 | 第11-13页 |
| ·国外主要汉语网站 | 第13页 |
| ·目前汉语网站不足之处 | 第13-14页 |
| ·本文的基本结构 | 第14-15页 |
| 第2章 自主学习和数据挖掘相关理论 | 第15-27页 |
| ·自主学习理论 | 第15-19页 |
| ·网络自主学习的含义 | 第15-16页 |
| ·互联网自主学习的特征 | 第16-18页 |
| ·网络自主学习中的环境因素 | 第18-19页 |
| ·Web 数据挖掘 | 第19-23页 |
| ·Web 数据挖掘的含义 | 第20-21页 |
| ·Web 数据挖掘的数据来源 | 第21页 |
| ·Web 数据挖掘处理流程 | 第21-23页 |
| ·聚类技术 | 第23-27页 |
| ·聚类技术基本概念 | 第23-25页 |
| ·典型的聚类算法 | 第25-27页 |
| 第3章 个性化学习理论和资源模型研究设计 | 第27-39页 |
| ·个性化学习理论 | 第27-31页 |
| ·个性化学习基本定义 | 第28-29页 |
| ·个性化学习的理论基础 | 第29-30页 |
| ·网络个性化学习的优势 | 第30-31页 |
| ·资源模型研究与设计 | 第31-39页 |
| ·资源模型概念 | 第31-32页 |
| ·资源模型的设计方法 | 第32-35页 |
| ·资源基本信息模型的设计 | 第35-39页 |
| 第4章 基于 CURE 聚类的汉语自主学习资源的分组算法 | 第39-48页 |
| ·CURE 层次聚类算法 | 第39-41页 |
| ·CURE 算法介绍 | 第39页 |
| ·CURE 算法实现 | 第39-41页 |
| ·基于 CURE 聚类的汉语自主学习资源的分组算法 | 第41-43页 |
| ·实验评估 | 第43-48页 |
| ·实验环境 | 第43-44页 |
| ·实验数据集 | 第44页 |
| ·评估标准 | 第44-45页 |
| ·实验步骤 | 第45-46页 |
| ·实验结果 | 第46-47页 |
| ·讨论 | 第47-48页 |
| 第5章 总结与展望 | 第48-49页 |
| ·总结 | 第48页 |
| ·展望 | 第48-49页 |
| 参考文献 | 第49-51页 |
| 致谢 | 第51页 |