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基于学习者特征提取的智能授导系统研究

摘要第1-4页
ABSTRACT第4-7页
第一章 绪论第7-13页
   ·研究背景第7-8页
   ·国内外研究现状第8-11页
     ·国外研究现状第8-9页
     ·国内研究现状第9-11页
   ·本文的工作与组织结构第11-13页
第二章 相关理论和技术第13-19页
   ·智能授导系统第13-15页
     ·智能授导系统相关概念第13-14页
     ·智能授导系统模型第14-15页
   ·数据挖掘技术第15-18页
     ·数据挖掘概念第15-16页
     ·Web数据挖掘第16-18页
   ·本章小结第18-19页
第三章 网络学习者特征模型研究第19-24页
   ·网络学习者特征模型理论第19-20页
   ·网络学习者特征模型第20-23页
     ·传统的网络学习者特征模型分析第20-21页
     ·智能授导系统中的学习者特征模型分析第21-23页
   ·本章小结第23-24页
第四章 关联规则挖掘算法研究及改进第24-39页
   ·关联规则挖掘的概念及原理第24页
   ·关联规则算法第24-31页
     ·Apriori算法原理第24-27页
     ·Apriori算法实例第27-30页
     ·Apriori算法的不足第30-31页
   ·基于APRIORI算法的改进算法FLAG_APRIORI算法第31-36页
     ·设计思想第31页
     ·算法描述第31-34页
     ·实例分析第34-36页
   ·FLAG_APRIORI算法与APRIORI算法的实验对比第36-38页
     ·实验数据集第36-37页
     ·实验结果展示与分析第37-38页
   ·本章小结第38-39页
第五章 在智能授导系统中的应用第39-56页
   ·系统设计第39-42页
     ·系统分析第39-41页
     ·系统功能模块第41页
     ·系统数据库设计第41-42页
     ·数据库表设计第42页
   ·数据预处理第42-51页
     ·数据清理第44-46页
     ·用户识别第46-47页
     ·会话识别第47-49页
     ·路径补充第49-50页
     ·事务识别第50-51页
   ·系统实验分析第51-55页
   ·本章小结第55-56页
第六章 总结和展望第56-57页
   ·论文总结第56页
   ·进一步的研究方向第56-57页
参考文献第57-61页
致谢第61-62页
攻读学位期间主要的研究成果第62页

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