| 摘要 | 第4-6页 |
| ABSTRACT | 第6-7页 |
| 符号说明 | 第10-11页 |
| 第一章 绪论 | 第11-17页 |
| 1.1 研究背景与研究意义 | 第11-12页 |
| 1.1.1 研究背景 | 第11页 |
| 1.1.2 研究意义 | 第11-12页 |
| 1.2 国内外研究现状与发展趋势 | 第12-15页 |
| 1.2.1 社会学习网络的概念 | 第12-13页 |
| 1.2.2 社会学习网络的国内外现状 | 第13-14页 |
| 1.2.3 社会学习网络的发展趋势与技术挑战 | 第14-15页 |
| 1.3 论文的主要工作及结构安排 | 第15-17页 |
| 第二章 社会学习网络中分类方法的原理与应用 | 第17-25页 |
| 2.1 分类方法概述 | 第17-18页 |
| 2.2 朴素贝叶斯 | 第18-20页 |
| 2.2.1 贝叶斯定理 | 第18页 |
| 2.2.2 朴素贝叶斯的原理 | 第18-20页 |
| 2.2.3 朴素贝叶斯的应用 | 第20页 |
| 2.3 支持向量机 | 第20-23页 |
| 2.3.1 支持向量机简介 | 第20-21页 |
| 2.3.2 支持向量机的原理 | 第21-23页 |
| 2.3.3 支持向量机的应用 | 第23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 社会学习网络在线学习互联网平台设计与实现 | 第25-42页 |
| 3.1 搭建在线学习互联网平台的背景 | 第25-26页 |
| 3.2 在线学习互联网平台的功能设计 | 第26-30页 |
| 3.2.1 课程信息引导功能 | 第26-27页 |
| 3.2.2 教学视频播放版块 | 第27-28页 |
| 3.2.3 课后讨论区版块 | 第28页 |
| 3.2.4 校园互动版块 | 第28-29页 |
| 3.2.5 数据获取功能 | 第29-30页 |
| 3.3 在线学习互联网平台的实现过程 | 第30-35页 |
| 3.3.1 在线学习互联网平台的软件安装以及配置 | 第30-31页 |
| 3.3.2 在线学习互联网平台的功能实现 | 第31-35页 |
| 3.4 在线学习互联网平台的实现结果及分析 | 第35-41页 |
| 3.4.1 在线学习互联网平台的实现结果 | 第35-39页 |
| 3.4.2 在线学习互联网平台的统计分析 | 第39-41页 |
| 3.5 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 社会学习网络中课程主题分类与排序 | 第42-57页 |
| 4.1 课程主题分类与排序的研究背景 | 第42-43页 |
| 4.2 主题分类与排序的设计及实验过程 | 第43-51页 |
| 4.2.1 课程主题分类与排序处理流程概述 | 第43-44页 |
| 4.2.2 数据预处理 | 第44-47页 |
| 4.2.3 主题分类设计 | 第47-49页 |
| 4.2.4 主题排序设计 | 第49-51页 |
| 4.3 主题分类与排序方法的改进分析 | 第51-53页 |
| 4.4 主题分类与排序的实验结果及分析 | 第53-55页 |
| 4.5 本章小结 | 第55-57页 |
| 第五章 社会学习网络中基于视频点击流数据的用户分类方法 | 第57-69页 |
| 5.1 视频学习用户分类的研究背景 | 第57-58页 |
| 5.2 视频学习用户分类设计及实验过程 | 第58-66页 |
| 5.2.1 视频学习用户分类处理流程概述 | 第58-59页 |
| 5.2.2 数据预处理 | 第59-61页 |
| 5.2.3 用户视频点击行为建模 | 第61-65页 |
| 5.2.4 视频学习用户分类 | 第65-66页 |
| 5.3 视频学习用户分类方法的改进分析 | 第66-67页 |
| 5.4 视频学习用户分类的实验结果及分析 | 第67-68页 |
| 5.5 本章小结 | 第68-69页 |
| 第六章 论文研究工作总结和下一步研究工作展望 | 第69-71页 |
| 6.1 论文研究工作总结 | 第69页 |
| 6.2 下一步研究工作展望 | 第69-71页 |
| 参考文献 | 第71-75页 |
| 致谢 | 第75-77页 |
| 攻读学位期间发表的专利 | 第77页 |