基于时间迁移的知识推荐算法研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-12页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-11页 |
| 1.3 论文主要工作 | 第11页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第11-12页 |
| 第2章 相关领域研究 | 第12-20页 |
| 2.1 推荐算法 | 第12-17页 |
| 2.1.1 综述 | 第12-16页 |
| 2.1.2 相似度计算 | 第16-17页 |
| 2.2 知识推荐 | 第17-20页 |
| 第3章 基于时间迁移的知识推荐算法框架 | 第20-32页 |
| 3.1 算法总体框架 | 第20-22页 |
| 3.2 在线学习资源建模 | 第22-24页 |
| 3.2.1 知识项目建模 | 第22-23页 |
| 3.2.2 学习用户建模 | 第23页 |
| 3.2.3 学习用户与知识项目关系建模 | 第23-24页 |
| 3.3 时间影响因子建模 | 第24-28页 |
| 3.3.1 基于短期学习的时间影响因子 | 第25-26页 |
| 3.3.2 基于长期学习的时间影响因子 | 第26-28页 |
| 3.4 基于时间迁移的知识推荐算法 | 第28-32页 |
| 3.4.1 符号定义 | 第28页 |
| 3.4.2 算法概述 | 第28-29页 |
| 3.4.3 具体流程 | 第29-32页 |
| 第4章 面向在线测评系统的知识推荐 | 第32-42页 |
| 4.1 在线测评系统 | 第32-34页 |
| 4.2 在线测评系统资源建模 | 第34-36页 |
| 4.3 面向在线测评系统的知识推荐算法 | 第36-42页 |
| 4.3.1 符号定义 | 第37页 |
| 4.3.2 算法概述 | 第37-38页 |
| 4.3.3 具体流程 | 第38-42页 |
| 第5章 实验及结果分析 | 第42-50页 |
| 5.1 实验环境 | 第42页 |
| 5.2 数据集介绍 | 第42页 |
| 5.3 评价指标 | 第42-45页 |
| 5.4 实验结果及分析 | 第45-49页 |
| 5.4.1 基于时间迁移的推荐方法实验 | 第45-46页 |
| 5.4.2 基于时间迁移的知识推荐算法实验 | 第46-49页 |
| 5.5 实验结论 | 第49-50页 |
| 第6章 总结与展望 | 第50-52页 |
| 6.1 总结 | 第50页 |
| 6.2 展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 发表论文和参加科研情况说明 | 第56-58页 |
| 致谢 | 第58-59页 |
