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E-learning环境下基于本体论的资源个性化推荐策略研究--以本科公共课程统考英语为例

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第一章 绪论第9-21页
    1.1 研究背景第9-12页
        1.1.1 应然:大数据时代呼唤网络教育资源个性化推荐的转型第9-10页
        1.1.2 实然:网络学习现状的反思第10-11页
        1.1.3 本然:网络教育资源个性化推荐的发展趋势第11-12页
    1.2 研究现状第12-15页
    1.3 研究目的与意义第15-17页
        1.3.1 研究目的第15-16页
        1.3.2 研究意义第16-17页
    1.4 研究内容第17页
    1.5 研究思路第17-18页
    1.6 论文篇章结构第18-21页
第二章 研究相关理论探讨第21-35页
    2.1 对本体论的探讨第21-25页
        2.1.1 本体论概述第21-22页
        2.1.2 本体描述语言第22页
        2.1.3 本体的层次结构第22-23页
        2.1.4 本体在E-learning系统中的应用第23-25页
    2.2 对元数据的探讨第25-29页
        2.2.1 元数据第25-26页
        2.2.2 学习资源元数据第26-27页
        2.2.3 学习对象元数据的规范化第27-29页
    2.3 语义网络——WordNet第29-30页
    2.4 个性化资源推荐策略第30-35页
        2.4.1 推荐的概述第30-31页
        2.4.2 推荐策略的相关研究第31-32页
        2.4.3 协同过滤推荐技术第32-35页
第三章 国内普适性的资源个性化推荐策略设计第35-51页
    3.1 模型基础数据集的定义第35-36页
    3.2 同义词集的形成第36-38页
    3.3 资源匹配数据集与学习者偏好数据集第38-39页
        3.3.1 资源匹配数据集第38页
        3.3.2 学习者偏好数据集第38-39页
    3.4 学习者偏好分与相似学习者偏好分第39-45页
        3.4.1 相似性计算方法第39-41页
        3.4.2 基于信任机制的个性化系统第41-42页
        3.4.3 基于混合式推荐算法的偏好分计算第42-45页
    3.5 资源推荐分(Rscore)计算第45页
    3.6 基于混合式推荐算法的资源个性化推荐策略小结第45-46页
    3.7 基于循环计数法的学习资源推荐策略设计第46-51页
        3.7.1 设计缘由第46-47页
        3.7.2 学习资源推荐分的计算第47-49页
        3.7.3 基于循环计数法的学习资源推荐策略小结第49-51页
第四章 针对本科公共课程统考英语的资源推荐设计方案第51-67页
    4.1 引言第51页
    4.2 相关技术方法与规范第51-60页
        4.2.1 英文WordNet第51-52页
        4.2.2 基于Hadoop的分布式网络爬虫技术第52-53页
        4.2.3 学习资源元数据计划(LRMI)第53-56页
        4.2.4 元数据提取技术第56-57页
        4.2.5 视频资源元数据提取方法第57-60页
    4.3 资源元数据库的构建与同义词集O的形成第60-62页
        4.3.1 资源元数据库的构建第60-61页
        4.3.2 同义词集O的形成第61-62页
    4.4 资源匹配数据集与学习者偏好数据集第62-63页
        4.4.1 资源匹配数据集第62页
        4.4.2 学习者偏好数据集第62-63页
    4.5 学习者偏好分与相似学习者偏好分计算第63-64页
    4.6 资源推荐分计算第64页
    4.7 E-learning环境下基于本体论的两种推荐策略应用访谈第64-67页
第五章 总结与展望第67-71页
    5.1 研究主要成果第67-68页
    5.2 研究不足与展望第68-71页
        5.2.1 研究中存在的不足之处第68页
        5.2.2 研究展望第68-71页
致谢第71-72页
参考文献第72-75页
附录: 作者在攻读江南大学硕士学位期间发表的论文第75-76页
附录A 调查问卷第76页

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