| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-14页 |
| 1.1 课题研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.3 研究内容与创新 | 第12-13页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第13-14页 |
| 第二章 理论基础综述 | 第14-25页 |
| 2.1 统计测量理论 | 第14-15页 |
| 2.1.1 经典测量理论 | 第14页 |
| 2.1.2 项目反应理论 | 第14-15页 |
| 2.2 认知诊断理论 | 第15-21页 |
| 2.2.1 认知诊断模型 | 第16-18页 |
| 2.2.2 Q矩阵及其理论 | 第18-20页 |
| 2.2.3 认知诊断测验编制方法 | 第20-21页 |
| 2.3 矩阵理论 | 第21-23页 |
| 2.3.1 预备知识 | 第21-22页 |
| 2.3.2 矩阵填充和恢复问题算法研究 | 第22-23页 |
| 2.4 本章小结 | 第23-25页 |
| 第三章 二值矩阵补全在个性化学习中的应用研究 | 第25-42页 |
| 3.1 经典矩阵补全算法 | 第25-30页 |
| 3.1.1 近邻梯度下降算法 | 第25-27页 |
| 3.1.2 交替方向乘子法 | 第27-28页 |
| 3.1.3 奇异值门限算法 | 第28-30页 |
| 3.2 SPARFA-Zero算法的量化矩阵补全 | 第30-36页 |
| 3.2.1 SPARFA算法及缺陷 | 第30-31页 |
| 3.2.2 SPARFA-Lite算法及缺陷 | 第31-34页 |
| 3.2.3 SPARFA-Zero算法 | 第34-36页 |
| 3.3 基于模糊C均值模型的二值矩阵个性化补全方法 | 第36-41页 |
| 3.3.1 模糊C均值(FCM)算法 | 第36-38页 |
| 3.3.2 基于FCM的二值矩阵个性化补全方法 | 第38-41页 |
| 3.4 本章小结 | 第41-42页 |
| 第四章 实验结果及分析 | 第42-53页 |
| 4.1 实验工具介绍及应用 | 第42页 |
| 4.2 实验数据 | 第42-43页 |
| 4.2.1 模拟数据 | 第42-43页 |
| 4.2.2 真实数据 | 第43页 |
| 4.3 实验评价指标 | 第43-44页 |
| 4.4 实验结果与分析 | 第44-52页 |
| 4.5 本章小结 | 第52-53页 |
| 第五章 总结与展望 | 第53-55页 |
| 5.1 全文总结 | 第53页 |
| 5.2 后续研究工作 | 第53-55页 |
| 参考文献 | 第55-60页 |
| 校期间发表的论文、科研成果等 | 第60-61页 |
| 致谢 | 第61页 |