基于蚁群信息素优化算法的微学习路径推荐研究
| 摘要 | 第3-5页 |
| ABSTRACT | 第5-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景 | 第10-11页 |
| 1.2 研究目的与意义 | 第11-12页 |
| 1.3 国内外微学习研究现状 | 第12-14页 |
| 1.3.1 国外微学习研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3.2 国内微学习研究现状 | 第13-14页 |
| 1.4 主要研究内容与方法 | 第14-16页 |
| 1.4.1 主要研究内容 | 第14-15页 |
| 1.4.2 研究方法与创新点 | 第15-16页 |
| 1.4.3 论文结构安排 | 第16页 |
| 1.5 本章小结 | 第16-18页 |
| 第二章 微学习相关理论与技术 | 第18-28页 |
| 2.1 微学习的基本概念 | 第18-19页 |
| 2.2 学习路径推荐算法 | 第19-22页 |
| 2.2.1 学习路径基本概念 | 第19-21页 |
| 2.2.2 学习路径推荐算法分类 | 第21-22页 |
| 2.3 蚁群算法相关研究 | 第22-26页 |
| 2.3.1 蚁群算法基本原理 | 第22-24页 |
| 2.3.2 蚁群算法相关研究 | 第24-25页 |
| 2.3.3 蚁群算法在学习路径推荐方向研究现状 | 第25-26页 |
| 2.4 本章小结 | 第26-28页 |
| 第三章 微学习路径推荐模型与框架设计 | 第28-38页 |
| 3.1 微学习路径构建 | 第28-34页 |
| 3.1.1 学习单元建模维度 | 第28-29页 |
| 3.1.2 学习者建模维度 | 第29-33页 |
| 3.1.3 学习路径建模维度 | 第33-34页 |
| 3.2 微学习路径推荐的框架设计 | 第34-37页 |
| 3.2.1 学习者信息更新 | 第35页 |
| 3.2.2 信息素浓度更新 | 第35-36页 |
| 3.2.3 参考学习组抽出 | 第36页 |
| 3.2.4 微学习路径推荐 | 第36-37页 |
| 3.3 本章小结 | 第37-38页 |
| 第四章 基于蚁群信息素优化算法微学习路径推荐 | 第38-50页 |
| 4.1 算法相关参数及定义 | 第38-40页 |
| 4.1.1 启发信息 | 第38-39页 |
| 4.1.2 信息素挥发系数 | 第39-40页 |
| 4.2 蚁群信息素优化算法 | 第40-48页 |
| 4.2.1 算法流程 | 第40页 |
| 4.2.2 算法步骤描述 | 第40-48页 |
| 4.3 本章小结 | 第48-50页 |
| 第五章 微学习路径推荐实验的设计与分析 | 第50-56页 |
| 5.1 实验设计 | 第50-52页 |
| 5.1.1 微学习路径模型建立 | 第50-51页 |
| 5.1.2 蚁群信息素优化算法模拟 | 第51-52页 |
| 5.1.3 实验方法与环境 | 第52页 |
| 5.2 实验结果与分析 | 第52-55页 |
| 5.3 本章小结 | 第55-56页 |
| 第六章 总结与展望 | 第56-58页 |
| 6.1 本文的主要研究成果 | 第56页 |
| 6.2 后续研究内容 | 第56-58页 |
| 参考文献 | 第58-62页 |
| 致谢 | 第62-64页 |
| 攻读学位期间发表的学术论文 | 第64页 |
