| 致谢 | 第5-6页 |
| 摘要 | 第6-7页 |
| ABSTRACT | 第7页 |
| 1 引言 | 第12-18页 |
| 1.1 研究背景及选题意义 | 第12-13页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第13-17页 |
| 1.2.1 泛在学习研究现状 | 第13-15页 |
| 1.2.2 学习资源研究现状 | 第15-16页 |
| 1.2.3 推荐系统研究现状 | 第16页 |
| 1.2.4 研究现状小结 | 第16-17页 |
| 1.3 论文主要内容 | 第17页 |
| 1.4 论文内容组织结构 | 第17-18页 |
| 2 相关理论研究 | 第18-28页 |
| 2.1 泛在学习介绍 | 第18-22页 |
| 2.1.1 泛在学习的概念 | 第18-20页 |
| 2.1.2 泛在学习的理论基础 | 第20-21页 |
| 2.1.3 泛在学习的特点 | 第21-22页 |
| 2.2 泛在学习资源新型组织形式——学习元 | 第22-24页 |
| 2.2.1 “学习元”的概念及特性 | 第22页 |
| 2.2.2 “学习元”的构成要素 | 第22-23页 |
| 2.2.3 “学习元”的资源信息模型 | 第23-24页 |
| 2.3 个性化推荐 | 第24-28页 |
| 2.3.1 个性化推荐系统简介 | 第24-25页 |
| 2.3.2 基于关联规则的推荐 | 第25页 |
| 2.3.3 基于聚类的推荐 | 第25-26页 |
| 2.3.4 基于内容的推荐 | 第26页 |
| 2.3.5 基于协同过滤的推荐 | 第26-27页 |
| 2.3.6 推荐技术小结 | 第27-28页 |
| 3 泛在学习环境下学习资源模型设计 | 第28-38页 |
| 3.1 泛在学习环境下学习资源建设现状分析 | 第28-30页 |
| 3.1.1 开放的学习资源平台与学习资源管理水平低下的矛盾 | 第28页 |
| 3.1.2 海量的学习资源与学习者很难获得需要的学习资源的矛盾 | 第28-29页 |
| 3.1.3 丰富的学习内容与学习者学习效率低的矛盾 | 第29页 |
| 3.1.4 学习资源众多与资源无法关联的矛盾 | 第29-30页 |
| 3.2 泛在学习资源模型设计 | 第30-38页 |
| 3.2.1 学习资源信息模块 | 第30-33页 |
| 3.2.2 学习资源进化模块 | 第33-35页 |
| 3.2.3 学习活动模块 | 第35-36页 |
| 3.2.4 泛在学习资源模型小结 | 第36-38页 |
| 4 泛在学习环境下学习资源个性化推荐研究 | 第38-51页 |
| 4.1 学习资源个性化推荐现状分析 | 第38-39页 |
| 4.2 协同过滤推荐算法 | 第39-44页 |
| 4.2.1 基于用户的(User-based)协同过滤推荐算法 | 第39-40页 |
| 4.2.2 基于项目的(Item-based)协同过滤推荐算法 | 第40-41页 |
| 4.2.3 UserCF与ItemCF算法比较及问题分析 | 第41-42页 |
| 4.2.4 优化的协同过滤推荐算法 | 第42-44页 |
| 4.3 学习者兴趣建模 | 第44-49页 |
| 4.3.1 学习者兴趣建模的相关理论及方法 | 第44-48页 |
| 4.3.2 学习者兴趣模型的建立 | 第48-49页 |
| 4.4 向学习者推荐泛在学习资源 | 第49-51页 |
| 4.4.1 相似度计算 | 第49-50页 |
| 4.4.2 产生推荐 | 第50-51页 |
| 5 泛在学习资源推荐系统的具体设计 | 第51-68页 |
| 5.1 需求分析 | 第51-53页 |
| 5.1.1 系统功能性需求 | 第51-52页 |
| 5.1.2 系统非功能性需求 | 第52页 |
| 5.1.3 系统的体系结构 | 第52-53页 |
| 5.1.4 系统的使用流程 | 第53页 |
| 5.2 数据库的设计 | 第53-55页 |
| 5.3 系统的主要功能详细设计 | 第55-64页 |
| 5.3.1 系统界面的设计 | 第55-59页 |
| 5.3.2 推荐部分的设计 | 第59-64页 |
| 5.4 测试与结果 | 第64-68页 |
| 5.4.1 测试数据集及测试环境 | 第64-65页 |
| 5.4.2 测试评价指标 | 第65-66页 |
| 5.4.3 测试结果分析 | 第66-68页 |
| 6 总结与展望 | 第68-70页 |
| 参考文献 | 第70-73页 |
| 作者简历及攻读硕士学位期间取得的研究成果 | 第73-75页 |
| 学位论文数据集 | 第75页 |
