基于贝叶斯网络推荐模型的教务选课系统应用研究
| 摘要 | 第1-4页 |
| Abstract | 第4-6页 |
| 目录 | 第6-8页 |
| 第1章 绪论 | 第8-16页 |
| ·选题依据及意义 | 第8-9页 |
| ·相关的研究主题 | 第9-13页 |
| ·贝叶斯网络 | 第9-11页 |
| ·推荐与个性化推荐 | 第11-13页 |
| ·本文研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文组织结构 | 第14-15页 |
| ·本章小结 | 第15-16页 |
| 第2章 基本理论与相关技术 | 第16-25页 |
| ·个性化推荐技术 | 第16-19页 |
| ·基于内容过滤的推荐 | 第16-17页 |
| ·基于协同过滤的推荐 | 第17页 |
| ·基于关联规则的推荐 | 第17-18页 |
| ·基于贝叶斯网的推荐 | 第18-19页 |
| ·贝叶斯网络理论 | 第19-23页 |
| ·贝叶斯网络的概念 | 第19-21页 |
| ·贝叶斯网络推理算法 | 第21-23页 |
| ·贝叶斯网络学习算法 | 第23页 |
| ·贝叶斯网络推荐系统的框架 | 第23-24页 |
| ·本章小结 | 第24-25页 |
| 第3章 教务选课系统贝叶斯推荐模型的设计 | 第25-30页 |
| ·系统架构描述 | 第25页 |
| ·系统的数据准备 | 第25-26页 |
| ·系统贝叶斯推理网的构建 | 第26-29页 |
| ·节点变量的选取 | 第27页 |
| ·网络拓扑构建 | 第27-28页 |
| ·节点概率分布 | 第28-29页 |
| ·本章小结 | 第29-30页 |
| 第4章 教务选课系统推荐引擎的设计 | 第30-37页 |
| ·推荐过程和主要问题的描述 | 第30-31页 |
| ·词语匹配 | 第31-34页 |
| ·术语库 | 第31-32页 |
| ·术语库的构建方法 | 第32-33页 |
| ·词语相似度量化算法 | 第33-34页 |
| ·推荐核心算法 | 第34-36页 |
| ·贝叶斯网推理 | 第34页 |
| ·课程推荐算法 | 第34-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第5章 教务选课系统实现及分析 | 第37-46页 |
| ·教务选课系统实现 | 第37-44页 |
| ·系统功能模块分析 | 第37-38页 |
| ·系统贝叶斯网络数据库设计 | 第38-39页 |
| ·系统推荐主程序设计 | 第39-41页 |
| ·系统实现 | 第41-44页 |
| ·系统推荐分析 | 第44-45页 |
| ·推荐算法有效性评价 | 第44-45页 |
| ·本章小结 | 第45-46页 |
| 第6章 结语与展望 | 第46-48页 |
| ·总结 | 第46页 |
| ·展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 在读期间参加的科研项目、论文及著作 | 第51-52页 |
| 致谢 | 第52页 |
