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基于认知能力与难度协同过滤推荐算法的儿童网络英语学习平台研究与设计

摘要第5-6页
abstract第6页
第1章 绪论第9-16页
    1.1 研究的背景和意义第9-11页
    1.2 国内外关于该课题的研究现状及趋势第11-12页
    1.3 本文的主要研究目标与内容第12页
    1.4 主要的研究方法与思路第12-15页
    1.5 论文组织结构第15-16页
第2章 推荐系统与协同过滤算法第16-29页
    2.1 推荐系统概述第16-17页
    2.2 推荐系统的起源与发展应用第17页
    2.3 推荐系统的主要技术第17-26页
        2.3.1 基于用户的推荐第18-20页
        2.3.2 基于物品的推荐第20-22页
        2.3.3 基于内容推荐第22-25页
        2.3.4 基于人口统计学的推荐第25-26页
    2.4 协同过滤推荐第26-27页
    2.5 推荐系统的主要问题第27-28页
    2.6 本章小结第28-29页
第3章 基于认知能力与难度的推荐算法第29-49页
    3.1 基本理论基础及技术第29-42页
        3.1.1 项目反应理论(IRT,Item Response Theory)第29-30页
        3.1.2 认知诊断第30-34页
        3.1.3 知识图谱第34-37页
        3.1.4 可读性与难度系数第37-41页
        3.1.5 学龄儿童英语学习特征第41-42页
    3.2 相似度计算及管理第42-46页
        3.2.1 能力相似度与动态管理第42-44页
        3.2.2 学习资源难度第44-45页
        3.2.3 学习测试结果相似度第45-46页
        3.2.4 知识掌握相似度与更新第46页
    3.3 推荐算法分析与流程设计第46-48页
        3.3.1 基于用户能力的推荐第46-47页
        3.3.2 基于难度系数的推荐第47页
        3.3.3 混合推荐算法及框架第47-48页
    3.4 本章小节第48-49页
第4章 英语学习平台需求分析与设计第49-80页
    4.1 需求分析第49-54页
        4.1.1 系统业务需求第49-50页
        4.1.2 系统推荐功能需求第50-53页
        4.1.3 非功能需求第53-54页
    4.2 架构设计模型与开发技术第54-63页
        4.2.1 设计目标与原则第54页
        4.2.2 架构技术与模型第54-59页
        4.2.3 系统开发技术第59-63页
    4.3 系统功能模块设计第63-68页
        4.3.1 实体概念模型第63-64页
        4.3.2 系统实体关系图第64页
        4.3.3 整体模块设计第64-68页
    4.4 推荐算法设计第68-74页
        4.4.1 推荐算法的运用场景第68页
        4.4.2 主要推荐算法设计第68-74页
    4.5 数据库表设计第74-79页
        4.5.1 用户行为表第74-75页
        4.5.2 认知能力表第75页
        4.5.3 难度系数表第75-76页
        4.5.4 知识图谱表第76-77页
        4.5.5 资源表第77页
        4.5.6 媒体表第77-78页
        4.5.7 考题表第78页
        4.5.8 评分表第78页
        4.5.9 考试表第78-79页
        4.5.10 学习成果表第79页
        4.5.11 客户信息表第79页
    4.6 本章小结第79-80页
第5章 英语学习平台实现与测试结果分析第80-89页
    5.1 环境搭建第80-82页
    5.2 核心功能的JAVA实现第82页
    5.3 测试的目的和方法第82-84页
    5.4 测试的结果及分析第84-88页
    5.5 本章小结第88-89页
第6章 结论与展望第89-92页
    6.1 结论第89-90页
    6.2 展望第90-92页
参考文献第92-95页
附录:核心代码第95-113页
致谢第113页

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