基于组合协同过滤模型的移动情景学习资源推荐研究
| 摘要 | 第7-9页 |
| Abstract | 第9-10页 |
| 1 绪论 | 第11-16页 |
| 1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外研究综述 | 第12-15页 |
| 1.3.1 国外研究综述 | 第12-13页 |
| 1.3.2 国内研究综述 | 第13-14页 |
| 1.3.3 国内外研究现状评述 | 第14-15页 |
| 1.4 研究方法 | 第15页 |
| 1.5 论文的章节安排 | 第15-16页 |
| 2 相关理论基础 | 第16-23页 |
| 2.1 推荐技术相关理论 | 第16-18页 |
| 2.2 移动学习相关理论 | 第18-19页 |
| 2.2.1 远程教育 | 第18页 |
| 2.2.2 移动情景学习 | 第18-19页 |
| 2.3 协同过滤推荐算法 | 第19-23页 |
| 2.3.1 基于用户协同过滤推荐算法 | 第19-22页 |
| 2.3.2 基于项目协同过滤推荐算法 | 第22-23页 |
| 3 移动情景学习资源推荐 | 第23-37页 |
| 3.1 移动情景学习平台介绍 | 第23-24页 |
| 3.2 学习资源推荐模型 | 第24-34页 |
| 3.2.1 用户兴趣建模 | 第24-27页 |
| 3.2.2 学习资源建模 | 第27-28页 |
| 3.2.3 组合推荐算法模型 | 第28-34页 |
| 3.3 基于平均绝对偏差的推荐效果评价 | 第34-35页 |
| 3.4 移动情景下的学习资源推荐过程 | 第35-37页 |
| 4 移动情景下的学习资源推荐实证 | 第37-51页 |
| 4.1 实施环境 | 第37-40页 |
| 4.2 计算机实现 | 第40-43页 |
| 4.3 实验过程 | 第43-51页 |
| 4.3.1 实验设计 | 第43-45页 |
| 4.3.2 数据集选择 | 第45-46页 |
| 4.3.3 实验内容 | 第46-47页 |
| 4.3.4 实验结果 | 第47-51页 |
| 5 结论 | 第51-53页 |
| 5.1 总结 | 第51页 |
| 5.2 展望 | 第51-53页 |
| 参考文献 | 第53-57页 |
| 致谢 | 第57页 |
