| 摘要 | 第1-6页 |
| ABSTRACT | 第6-8页 |
| 目录 | 第8-11页 |
| 插图索引 | 第11-12页 |
| 附表索引 | 第12-13页 |
| 第1章 绪论 | 第13-19页 |
| ·研究背景 | 第13-14页 |
| ·相关技术及研究现状 | 第14-17页 |
| ·E-learning研究现状 | 第14-16页 |
| ·个性化服务研究现状 | 第16-17页 |
| ·研究目的与内容 | 第17-18页 |
| ·论文组织结构 | 第18-19页 |
| 第2章 相关研究综述 | 第19-29页 |
| ·个性化服务 | 第19-21页 |
| ·个性化服务概述 | 第19页 |
| ·个性化服务的模式 | 第19-20页 |
| ·个性化服务的实现 | 第20-21页 |
| ·学习对象 | 第21-23页 |
| ·学习对象介绍 | 第21-22页 |
| ·学习对象元数据 | 第22-23页 |
| ·学习路径 | 第23-25页 |
| ·学习路径介绍 | 第23-24页 |
| ·学习路径节点分析 | 第24-25页 |
| ·个性化学习模型研究 | 第25-28页 |
| ·个性化学习模型结构 | 第25-26页 |
| ·学习者模型 | 第26-27页 |
| ·领域模型 | 第27页 |
| ·适应性推荐引擎 | 第27-28页 |
| ·本章小结 | 第28-29页 |
| 第3章 MEMETIC算法理论研究 | 第29-42页 |
| ·遗传算法 | 第29-37页 |
| ·术语说明 | 第29-30页 |
| ·遗传算法的基本结构 | 第30-31页 |
| ·遗传算法的基本操作 | 第31-37页 |
| ·MEMETIC算法研究 | 第37-40页 |
| ·Memetic算法的基本结构 | 第37-40页 |
| ·Memetic算法的特点 | 第40页 |
| ·一种Memetic算法的改进 | 第40页 |
| ·本章小结 | 第40-42页 |
| 第4章 基于MEMETIC算法的个性化学习路径推荐 | 第42-52页 |
| ·个性化学习路径问题描述 | 第42页 |
| ·约束条件 | 第42-43页 |
| ·知识表示模型 | 第43-45页 |
| ·知识点及相关概念 | 第43-45页 |
| ·知识关系 | 第45页 |
| ·知识表示模型 | 第45页 |
| ·学习路径的生成与个性化评估 | 第45-47页 |
| ·学习路径的生成 | 第45-46页 |
| ·学习路径的个性化评估 | 第46-47页 |
| ·基于MEMETIC算法的个性化学习路径 | 第47-50页 |
| ·算法流程 | 第47-48页 |
| ·染色体编码 | 第48页 |
| ·交叉和变异策略 | 第48-49页 |
| ·局部搜索策略 | 第49-50页 |
| ·仿真实验与算法分析 | 第50-51页 |
| ·本章小结 | 第51-52页 |
| 第5章 学习路径推荐系统的设计与实现 | 第52-62页 |
| ·系统分析 | 第52-53页 |
| ·需求分析 | 第52页 |
| ·设计目标 | 第52-53页 |
| ·系统设计 | 第53-57页 |
| ·核心模块设计 | 第53-54页 |
| ·学习路径推荐流程设计 | 第54-55页 |
| ·数据库相关表的设计 | 第55-57页 |
| ·系统实现 | 第57-61页 |
| ·运行平台与开发工具 | 第57-58页 |
| ·浏览器/服务器模式 | 第58-59页 |
| ·系统界面与功能介绍 | 第59-61页 |
| ·本章小结 | 第61-62页 |
| 结论 | 第62-64页 |
| 参考文献 | 第64-67页 |
| 致谢 | 第67-68页 |
| 附录A 攻读学位期间所发表的学术论文目录 | 第68页 |