| 摘要 | 第1-5页 |
| ABSTRACT | 第5-9页 |
| 第一章 引言 | 第9-19页 |
| ·研究背景及意义 | 第9-13页 |
| ·远程教学系统概况 | 第9-10页 |
| ·问题的提出和方案的制定 | 第10-12页 |
| ·采用的理论和技术 | 第12-13页 |
| ·国内外研究现状 | 第13-17页 |
| ·远程教育发展现状 | 第13-15页 |
| ·数据挖掘技术研究现状 | 第15-17页 |
| ·本文的内容与组织 | 第17-19页 |
| ·论文的主要贡献 | 第17页 |
| ·论文研究的主要内容 | 第17-18页 |
| ·本文的组织结构 | 第18-19页 |
| 第二章 数据挖掘与Web 数据挖掘技术 | 第19-26页 |
| ·数据挖掘研究 | 第19-21页 |
| ·数据挖掘的描述 | 第19页 |
| ·数据挖掘的功能和过程 | 第19-21页 |
| ·Web 数据挖掘研究 | 第21-25页 |
| ·Web 挖掘的含义 | 第21页 |
| ·Web 挖掘的分类 | 第21-23页 |
| ·远程教育个性化服务模式工作体系 | 第23-25页 |
| ·本章小结 | 第25-26页 |
| 第三章 远程学习行为评估系统的分析与设计 | 第26-50页 |
| ·需求分析 | 第26页 |
| ·远程学习行为评估系统结构分析 | 第26-30页 |
| ·数据采集过程 | 第30-36页 |
| ·学生远程学习行为的数据采集 | 第30-32页 |
| ·个性化辅助教学的数据采集 | 第32-36页 |
| ·对数据进行预处理 | 第36-38页 |
| ·对学习行为进行评估和模式挖掘 | 第38-42页 |
| ·描述学习行为属性的确定 | 第38-39页 |
| ·挖掘部分的算法设计 | 第39-42页 |
| ·算法实现 | 第42-47页 |
| ·模型应用分析 | 第47-48页 |
| ·本章小结 | 第48-50页 |
| 第四章 基于Web 日志挖掘的个性化远程学习系统设计与实现 | 第50-70页 |
| ·需求分析 | 第50页 |
| ·个性化模型设计 | 第50-53页 |
| ·个性化远程学习模型 | 第50-52页 |
| ·个性化处理引擎的工作原理 | 第52-53页 |
| ·数据挖掘过程 | 第53-61页 |
| ·数据挖掘的结构 | 第53-54页 |
| ·模式分析过程 | 第54页 |
| ·Web 挖掘算法 | 第54-59页 |
| ·算法实现及实验分析 | 第59-61页 |
| ·系统实现 | 第61-69页 |
| ·系统开发环境 | 第62页 |
| ·数据收集 | 第62-64页 |
| ·数据预处理 | 第64-66页 |
| ·挖掘模块功能的实现 | 第66-69页 |
| ·本章小结 | 第69-70页 |
| 第五章 结束语 | 第70-72页 |
| ·总结 | 第70页 |
| ·进一步的研究方向 | 第70-72页 |
| 致谢 | 第72-73页 |
| 参考文献 | 第73-75页 |
| 攻硕期间发表的论文 | 第75-76页 |