| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究背景及意义 | 第9-10页 |
| 1.2 研究现状分析 | 第10-13页 |
| 1.2.1 个性化推荐算法研究现状 | 第10-11页 |
| 1.2.2 个性化习题推荐算法研究现状 | 第11-13页 |
| 1.3 本文研究内容和创新点 | 第13-14页 |
| 1.3.1 本文主要研究内容 | 第13页 |
| 1.3.2 本文的创新点 | 第13-14页 |
| 1.4 文章组织结构 | 第14-15页 |
| 1.5 本章小结 | 第15-17页 |
| 第二章 基于知识点掌握概率模型的个性化习题推荐算法 | 第17-33页 |
| 2.1 问题描述 | 第17-19页 |
| 2.2 基于知识点掌握概率模型的个性化习题推荐算法的基本思想 | 第19-20页 |
| 2.3 学生知识点掌握概率模型 | 第20-25页 |
| 2.3.1 学生学习能力的知识点掌握概率模型 | 第20-22页 |
| 2.3.2 学习能力相似的近邻学生 | 第22-23页 |
| 2.3.3 学生知识点掌握概率计算方法 | 第23-25页 |
| 2.4 TopN个性化习题推荐算法 | 第25-27页 |
| 2.5 实验结果与分析 | 第27-31页 |
| 2.5.1 数据集和评价方法 | 第27-28页 |
| 2.5.2 算法有效性验证 | 第28-29页 |
| 2.5.3 K值对算法实验结果的影响 | 第29-30页 |
| 2.5.4 知识点个数对算法运行效率的影响 | 第30-31页 |
| 2.6 本章小结 | 第31-33页 |
| 第三章 基于知识点层次图的个性化习题推荐算法 | 第33-47页 |
| 3.1 知识点层次图描述 | 第33-34页 |
| 3.2 基于知识点层次图的个性化习题推荐算法基本思想 | 第34-35页 |
| 3.3 基于知识点间权重图构建 | 第35-36页 |
| 3.4 学生知识点失分率模型 | 第36-39页 |
| 3.4.1 学生知识点失分率初始化 | 第37-38页 |
| 3.4.2 利用权重图更新学生知识点失分率 | 第38-39页 |
| 3.5 基于知识点层次图的个性化习题推荐 | 第39-40页 |
| 3.6 知识点评价指标 | 第40-41页 |
| 3.7 实验结果与分析 | 第41-44页 |
| 3.7.1 数据集描述 | 第41-42页 |
| 3.7.2 算法有效性验证 | 第42-44页 |
| 3.7.3 知识点阈值对实验结果的影响 | 第44页 |
| 3.8 本章小结 | 第44-47页 |
| 第四章 基于知识点习题推荐原型系统 | 第47-59页 |
| 4.1 基于知识点的习题推荐系统设计 | 第47-49页 |
| 4.1.1 系统功能模块 | 第47-49页 |
| 4.1.2 系统运行环境 | 第49页 |
| 4.2 基于知识点的习题推荐系统实现 | 第49-57页 |
| 4.2.1 教学秘书模块系统功能实现 | 第50-52页 |
| 4.2.2 教师模块系统功能实现 | 第52-54页 |
| 4.2.3 学生模块系统功能实现 | 第54-57页 |
| 4.3 本章小结 | 第57-59页 |
| 第五章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 5.1 工作总结 | 第59-60页 |
| 5.2 工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士学位期间取得的科研成果 | 第65-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
