| 中文摘要 | 第3-4页 |
| 英文摘要 | 第4页 |
| 目录 | 第5-7页 |
| 引言 | 第7-9页 |
| 第一章 国内外教育资源配送的发展历史和现状 | 第9-12页 |
| 1.1 资源配送系统的历史发展状况 | 第9-10页 |
| 1.2 现有的资源智能化配送系统的不足 | 第10页 |
| 1.3 本论文研究的重点 | 第10-12页 |
| 第二章 系统总体结构及其相互关系 | 第12-16页 |
| 2.1 配送系统定义以及组成 | 第12-13页 |
| 2.2 用户模块与信息搜索模块的相互关系 | 第13页 |
| 2.3 信息搜索模块与信息过滤模块的相互关系 | 第13页 |
| 2.4 信息过滤模块与用户模块的相互关系 | 第13-14页 |
| 2.5 三个模块的整体关系 | 第14页 |
| 2.6 本章小结 | 第14-16页 |
| 第三章 用户模型的建立和使用 | 第16-24页 |
| 3.1 用户兴趣模型的建立 | 第16-17页 |
| 3.2 利用机器学习对用户模型进行重整 | 第17-22页 |
| 3.2.1 基于人工智能的用户兴趣学习机制 | 第17-18页 |
| 3.2.2 ID3 机器学习算法的实现 | 第18-21页 |
| 3.2.3 用户模型的重整 | 第21-22页 |
| 3.3 用户模块的结构 | 第22-23页 |
| 3.4 本章小结 | 第23-24页 |
| 第四章 信息搜索模块 | 第24-36页 |
| 4.1 三种经典的信息检索模型 | 第24-29页 |
| 4.1.1 布尔模型 | 第25页 |
| 4.1.2 向量模型 | 第25-27页 |
| 4.1.3 概率模型 | 第27-29页 |
| 4.1.4 结论 | 第29页 |
| 4.2 信息搜索模块中向量空间的生成 | 第29-30页 |
| 4.3 信息搜索模块的算法实现 | 第30-33页 |
| 4.4 信息搜索模块的体系结构 | 第33-35页 |
| 4.5 本章小结 | 第35-36页 |
| 第五章 信息过滤模块 | 第36-41页 |
| 5.1 信息过滤的理论知识 | 第36页 |
| 5.2 信息过滤模块的体系结构 | 第36-38页 |
| 5.3 信息过滤的具体算法：基于关键词向量的信息过滤方法 | 第38-40页 |
| 5.4 本章小结 | 第40-41页 |
| 第六章 实验方案 | 第41-44页 |
| 6.1 系统运行环境配置 | 第41-42页 |
| 6.2 系统的实现方案及性能评估 | 第42-44页 |
| 6.2.1 数据仓库的设计 | 第42-43页 |
| 6.2.2 模型库的设计 | 第43页 |
| 6.2.3 主程序的设计 | 第43-44页 |
| 第七章 总结与展望 | 第44-46页 |
| 7.1 论文工作总结 | 第44-45页 |
| 7.2 展望 | 第45-46页 |
| 参考文献 | 第46-48页 |
| 在学期间公开发表论文及著作情况 | 第48页 |