| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第一章 绪论 | 第8-15页 |
| 1.1 选题背景 | 第8-9页 |
| 1.2 研究内容和意义 | 第9-11页 |
| 1.2.1 本文主要研究内容 | 第9页 |
| 1.2.2 研究意义 | 第9-11页 |
| 1.3 研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3.1 国外现状 | 第11-12页 |
| 1.3.2 国内现状 | 第12-14页 |
| 1.3.3 研究现状小结 | 第14页 |
| 1.4 本文组织结构 | 第14-15页 |
| 第二章 基础理论和技术路线 | 第15-37页 |
| 2.1 移动学习基础理论 | 第15-19页 |
| 2.1.1 移动学习的特点 | 第16-17页 |
| 2.1.2 移动学习的情景 | 第17-19页 |
| 2.2 移动感知技术与推荐服务基础理论 | 第19-24页 |
| 2.2.1 移动用户上下文资源与情景感知计算 | 第19-20页 |
| 2.2.2 移动情景感知服务体系结构 | 第20-22页 |
| 2.2.3 基于移动情景感知的推荐服务研究 | 第22-24页 |
| 2.3 个性化推荐算法基础理论 | 第24-29页 |
| 2.3.1 个性化推荐系统的概念和定义 | 第24-25页 |
| 2.3.2 常见的个性化推荐算法 | 第25-29页 |
| 2.4 协同过滤算法实现原理 | 第29-36页 |
| 2.4.1 User-based协同过滤推荐算法 | 第30-34页 |
| 2.4.2 Item-based协同过滤推荐算法 | 第34-35页 |
| 2.4.3 User-based和Item-based两种算法的比较 | 第35-36页 |
| 2.5 本章小结 | 第36-37页 |
| 第三章 移动环境下的学习资源推荐策略 | 第37-47页 |
| 3.1 移动学习资源推荐需要解决的问题 | 第37-38页 |
| 3.2 准备工作 | 第38-42页 |
| 3.2.1 移动学习中的学习者特征和学习资源特征采集 | 第38-40页 |
| 3.2.2 移动学习资源推荐中的学习者建模和资源建模 | 第40-42页 |
| 3.3 基于协同过滤技术的移动学习资源推荐算法 | 第42-46页 |
| 3.4 本章小结 | 第46-47页 |
| 第四章 实验设计与结果分析 | 第47-56页 |
| 4.1 实验设计 | 第47-48页 |
| 4.2 实验内容 | 第48-53页 |
| 4.3 评价标准 | 第53页 |
| 4.4 实验结果分析 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-56页 |
| 第五章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 5.1 本文小结 | 第56-57页 |
| 5.2 未来研究展望 | 第57-58页 |
| 参考文献 | 第58-60页 |
| 致谢 | 第60-61页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文和研究成果 | 第61页 |
