| 摘要 | 第1-6页 |
| Abstract | 第6-12页 |
| 第1章 绪论 | 第12-17页 |
| ·研究背景 | 第12-13页 |
| ·研究的意义 | 第13页 |
| ·对外汉语教学的国内外现状 | 第13-16页 |
| ·目前国内汉语网站的不足 | 第13-14页 |
| ·国内外典型汉语教学网站比较 | 第14-15页 |
| ·汉语学习平台中用户分组的意义 | 第15-16页 |
| ·本文的基本结构 | 第16-17页 |
| 第2章 E-LEARNING 和数据挖掘相关 | 第17-29页 |
| ·E-LEARNING 介绍 | 第17-18页 |
| ·E-learning 的概念 | 第17-18页 |
| ·E-learning 的应用模式 | 第18页 |
| ·数据挖掘理论 | 第18-22页 |
| ·数据挖掘概念 | 第18-19页 |
| ·数据挖掘的过程 | 第19-21页 |
| ·数据挖掘研究内容 | 第21-22页 |
| ·聚类技术 | 第22-28页 |
| ·聚类技术基本概念 | 第22-26页 |
| ·典型的聚类算法 | 第26-27页 |
| ·聚类算法的要求 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 个性化学习理论和学习者模型研究设计 | 第29-37页 |
| ·个性化学习理论 | 第29-31页 |
| ·个性化学习基本定义 | 第29页 |
| ·个性化学习的理论基础 | 第29-30页 |
| ·个性化学习的主要特征 | 第30-31页 |
| ·学习者模型研究与设计 | 第31-36页 |
| ·学习者模型概念 | 第31-32页 |
| ·学习者模型的设计方法 | 第32页 |
| ·汉语学习者基本信息模型的设计 | 第32-36页 |
| ·本章小结 | 第36-37页 |
| 第4章 基于BIRCH 聚类的用户个人信息分组算法 | 第37-58页 |
| ·BIRCH 层次聚类算法 | 第37-40页 |
| ·BIRCH 算法介绍 | 第37-38页 |
| ·BIRCH 算法实现 | 第38-40页 |
| ·基于BIRCH 聚类的用户个人信息分组算法 | 第40-47页 |
| ·训练数据 | 第41-43页 |
| ·聚类检测 | 第43-47页 |
| ·实验评估 | 第47-57页 |
| ·实验环境 | 第47-48页 |
| ·实验数据集 | 第48页 |
| ·评估标准 | 第48-51页 |
| ·实验步骤 | 第51页 |
| ·实验结果 | 第51-55页 |
| ·实验结果讨论 | 第55-57页 |
| ·本章小结 | 第57-58页 |
| 第5章 总结与展望 | 第58-59页 |
| ·总结 | 第58页 |
| ·展望 | 第58-59页 |
| 参考文献 | 第59-61页 |
| 致谢 | 第61页 |