| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章绪论 | 第7-15页 |
| ·论文研究背景 | 第7-8页 |
| ·当前资源建设出现的问题 | 第7-8页 |
| ·教育资源建设中技术化与人文关怀的关系 | 第8页 |
| ·个性化信息服务技术 | 第8-10页 |
| ·个性化信息服务技术的兴起的背景 | 第8-9页 |
| ·个性化信息服务的特点 | 第9-10页 |
| ·个性服务信息服务与人文关怀 | 第10页 |
| ·教育资源服务 | 第10-13页 |
| ·教育资源的概念 | 第10-11页 |
| ·教育资源服务的分类 | 第11-13页 |
| ·教育资源个性化信息服务 | 第13页 |
| ·论文的研究内容及组织结构 | 第13-15页 |
| ·论文的研究内容 | 第13-14页 |
| ·论文的组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 实现教育资源个性化信息服务的核心问题 | 第15-24页 |
| ·教育资源表示 | 第15-17页 |
| ·教育资源表示概述 | 第15页 |
| ·面向教育资源的元数据 | 第15-17页 |
| ·用户模型 | 第17-21页 |
| ·用户模型的定义 | 第18页 |
| ·用户模型的表示 | 第18-19页 |
| ·用户模型信息的收集 | 第19-20页 |
| ·用户模型的构建技术 | 第20-21页 |
| ·用户模型的更新 | 第21页 |
| ·推荐机制 | 第21-24页 |
| ·基于数据挖掘的推荐技术 | 第21-22页 |
| ·基于内容过滤的推荐技术 | 第22-23页 |
| ·基于协同过滤的推荐技术 | 第23-24页 |
| 第三章 基于聚类的个性化信息服务技术 | 第24-31页 |
| ·聚类分析的基本概念 | 第24页 |
| ·聚类算法 | 第24-29页 |
| ·主要的聚类算法分类 | 第24-26页 |
| ·模糊聚类 | 第26-29页 |
| ·基于用户聚类传统推荐算法的改进 | 第29-31页 |
| ·协同过滤算法存在的问题 | 第29页 |
| ·基于用户聚类的协同过滤技术 | 第29-31页 |
| 第四章 一种基于用户聚类的协同过滤教育资源个性化推荐系统的设计 | 第31-36页 |
| ·系统的体系结构 | 第31-32页 |
| ·主要数据库的设计 | 第32-33页 |
| ·教育资源特征库的设计 | 第32页 |
| ·用户特征库的设计 | 第32-33页 |
| ·用户资源访问信息库的设计 | 第33页 |
| ·用户模型的生成与更新 | 第33-34页 |
| ·相似用户的聚类 | 第34页 |
| ·确定最近邻居集 | 第34-35页 |
| ·产生推荐资源 | 第35-36页 |
| 第五章 实验设计及结果分析 | 第36-40页 |
| ·实验设计 | 第36页 |
| ·实验结果分析 | 第36-40页 |
| 总结与展望 | 第40-41页 |
| 参考文献 | 第41-43页 |
| 致谢 | 第43-44页 |
| 攻读硕士学位期间论文发表及科研情况 | 第44页 |