E-learning系统中基于协同过滤技术的个性化学习研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| Abstract | 第5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-11页 |
| 1.1 研究的背景 | 第8页 |
| 1.2 研究状况 | 第8-9页 |
| 1.3 研究的目的与意义 | 第9-10页 |
| 1.4 本章小结 | 第10-11页 |
| 第2章 相关理论与技术 | 第11-19页 |
| 2.1 E-learning中学习的相关理论 | 第11-13页 |
| 2.2 个性化学习服务的总体概述 | 第13-15页 |
| 2.3 个性化学习服务体系结构 | 第15-16页 |
| 2.4 个性化学习服务的关键技术 | 第16-18页 |
| 2.5 本章小结 | 第18-19页 |
| 第3章 个性化学习资源的构建 | 第19-29页 |
| 3.1 学习资源中的知识表达 | 第19-23页 |
| 3.2 学习资源中的学习对象 | 第23页 |
| 3.3 基于应用本体的E-learning系统 | 第23-26页 |
| 3.3.1 基于本体的学习对象构建 | 第23-25页 |
| 3.3.2 学习策略以及推荐机制 | 第25-26页 |
| 3.3.3 评估机制 | 第26页 |
| 3.4 基于应用本体的个性化学习系统框架 | 第26-28页 |
| 3.4.1 学习界面 | 第27页 |
| 3.4.2 内容模型 | 第27页 |
| 3.4.3 学习者模型 | 第27-28页 |
| 3.4.4 策略模型 | 第28页 |
| 3.4.5 学习辅助 | 第28页 |
| 3.4.6 系统管理 | 第28页 |
| 3.4.7 存储层 | 第28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 个性化学习推荐服务 | 第29-39页 |
| 4.1 个性化推荐算法 | 第29-34页 |
| 4.1.1 协同过滤推荐算法 | 第29-32页 |
| 4.1.2 基于内容的推荐 | 第32-33页 |
| 4.1.3 各种推荐技术的比较 | 第33-34页 |
| 4.2 改进的推荐算法 | 第34-37页 |
| 4.3 总体算法设计 | 第37-38页 |
| 4.4 本章小结 | 第38-39页 |
| 第5章 实验与评估测试 | 第39-46页 |
| 5.1 个性化学习问卷调查 | 第39-40页 |
| 5.2 数据库及部分数据表介绍 | 第40-43页 |
| 5.3 系统评估测试 | 第43-45页 |
| 5.4 本章小结 | 第45-46页 |
| 第6章 总结与展望 | 第46-48页 |
| 参考文献 | 第48-51页 |
| 附录 个性化学习调查问卷 | 第51-54页 |
| 致谢 | 第54页 |
