| 摘要 | 第1-9页 |
| ABSTRACT | 第9-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-25页 |
| ·引言 | 第11-12页 |
| ·相关研究 | 第12-15页 |
| ·E-learning及相关研究 | 第12-14页 |
| ·Web挖掘及相关研究 | 第14-15页 |
| ·主要问题 | 第15-23页 |
| ·Web挖掘的实现过程 | 第15-21页 |
| ·E-learning环境中学习行为对兴趣度的体现 | 第21-23页 |
| ·本文的主要研究内容 | 第23页 |
| ·论文的组织结构 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第二章 基于学习行为的兴趣度分析 | 第25-32页 |
| ·学习行为对学习者兴趣的体现 | 第25-26页 |
| ·基于学习行为的兴趣度分析 | 第26-29页 |
| ·学习者兴趣度的估算 | 第29-31页 |
| ·本章小结 | 第31-32页 |
| 第三章 用户学习行为数据的采集 | 第32-38页 |
| ·学习行为数据的来源 | 第32-33页 |
| ·服务器端数据 | 第32-33页 |
| ·客户端数据 | 第33页 |
| ·代理服务器端数据 | 第33页 |
| ·用户学习行为数据的采集方法 | 第33-37页 |
| ·Cookie | 第34-36页 |
| ·浏览器插件 | 第36-37页 |
| ·本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 学习行为挖掘的实现及应用 | 第38-50页 |
| ·体系结构设计 | 第38-39页 |
| ·访问行为挖掘的设计 | 第39-40页 |
| ·用户行为采集插件的实现 | 第40-45页 |
| ·用户行为的形式化描述 | 第40-41页 |
| ·用户行为采集的实现 | 第41-44页 |
| ·实验 | 第44-45页 |
| ·个性化推荐服务 | 第45-49页 |
| ·兴趣度分析实现 | 第45-46页 |
| ·个性化推荐引擎 | 第46-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 第五章 总结与展望 | 第50-52页 |
| ·总结 | 第50页 |
| ·展望 | 第50-52页 |
| 参考文献 | 第52-56页 |
| 致谢 | 第56-57页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第57-58页 |
| 学位论文评阅及答辩情况表 | 第58页 |