| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 1 绪论 | 第12-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第12-13页 |
| 1.2 研究问题的提出 | 第13页 |
| 1.3 研究意义 | 第13-14页 |
| 1.4 研究方法 | 第14页 |
| 1.5 论文结构 | 第14-15页 |
| 1.6 本章小结 | 第15-16页 |
| 2 资源推荐文献综述 | 第16-25页 |
| 2.1 学习资源推荐文献综述 | 第16-20页 |
| 2.1.1 基于协同过滤算法的学习资源推荐 | 第16-17页 |
| 2.1.2 基于智能优化算法的学习资源推荐 | 第17-20页 |
| 2.2 移动学习资源推荐文献综述 | 第20-21页 |
| 2.2.1 移动学习资源研究综述 | 第20-21页 |
| 2.2.2 移动学习资源推荐文献综述 | 第21页 |
| 2.3 移动学习资源推荐技术文献综述 | 第21-23页 |
| 2.4 情境因素研究 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 3 面向中职学生的移动学习资源推荐模型 | 第25-36页 |
| 3.1 移动学习情境分析 | 第25-26页 |
| 3.2 中职学生特征分析 | 第26页 |
| 3.3 移动学习资源推荐模型构建 | 第26-33页 |
| 3.3.1 学习者情境特征模型构建 | 第27-29页 |
| 3.3.2 学习资源情境特征模型构建 | 第29-30页 |
| 3.3.3 推荐模型构建 | 第30-33页 |
| 3.4 目标之间冲突性分析 | 第33-35页 |
| 3.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 4 移动学习资源推荐算法设计 | 第36-50页 |
| 4.1 基本多目标粒子群优化算法分析 | 第36页 |
| 4.2 移动学习资源推荐算法编码设置 | 第36-37页 |
| 4.3 移动学习资源推荐算法 edMOPSO 设计 | 第37-41页 |
| 4.4 移动学习资源推荐算法 edMOPSO 流程 | 第41-42页 |
| 4.5 移动学习资源推荐算法在基准函数上的测试 | 第42-49页 |
| 4.5.1 测试函数 | 第42-44页 |
| 4.5.2 实验参数设置及实验环境 | 第44页 |
| 4.5.3 实验结果及分析 | 第44-49页 |
| 4.6 本章小结 | 第49-50页 |
| 5 移动学习资源推荐方法 edMOPSO-RA | 第50-64页 |
| 5.1 移动学习资源推荐方法思路 | 第50页 |
| 5.2 移动学习资源推荐方法求解流程 | 第50-51页 |
| 5.3 移动学习资源推荐方法运行性能分析 | 第51-55页 |
| 5.3.1 评价标准 | 第51-52页 |
| 5.3.2 参数设置 | 第52页 |
| 5.3.3 实验环境 | 第52页 |
| 5.3.4 移动学习资源推荐结果分析 | 第52-55页 |
| 5.4 移动学习资源推荐方法应用可行性分析 | 第55-56页 |
| 5.5 《植物识别》课程章节资源的案例阐述 | 第56-63页 |
| 5.6 本章小结 | 第63-64页 |
| 6 研究结论、创新点和未来研究 | 第64-68页 |
| 6.1 研究结论 | 第64-65页 |
| 6.2 创新点 | 第65-66页 |
| 6.3 未来研究 | 第66-68页 |
| 参考文献 | 第68-74页 |
| 致谢 | 第74-75页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文目录 | 第75页 |