基于张量分解的教师评价及应用研究
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第14-20页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第14-15页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第15-18页 |
| 1.2.1 学评教的国内外研究现状 | 第15-17页 |
| 1.2.2 张量研究现状 | 第17页 |
| 1.2.3 张量分解的研究现状 | 第17-18页 |
| 1.3 基于张量分解的教师评价系统的可行性研究 | 第18页 |
| 1.4 本文的研究内容 | 第18-19页 |
| 1.5 本文内容组织安排 | 第19-20页 |
| 第二章 传统的教师评价方法概述 | 第20-23页 |
| 2.1 简单的算数平均法 | 第20-21页 |
| 2.2 教师的相对评价方法 | 第21-22页 |
| 2.3 传统教师评价方法存在的问题 | 第22-23页 |
| 第三章 相关概念介绍 | 第23-27页 |
| 3.1 张量分解算法介绍 | 第23页 |
| 3.2 tucker分解 | 第23-25页 |
| 3.3 CP分解 | 第25页 |
| 3.4 tucker分解与cp分解的选择 | 第25-27页 |
| 第四章 基于张量分解的教师评价模型 | 第27-31页 |
| 4.1 基于张量分解的教师评价整体模型 | 第27-28页 |
| 4.2 数据预处理 | 第28-29页 |
| 4.3 构建张量 | 第29-30页 |
| 4.4 张量分解及教师评价 | 第30-31页 |
| 第五章 基于张量分解的教师评价实验分析 | 第31-54页 |
| 5.1 实验环境 | 第31页 |
| 5.2 数据集 | 第31-32页 |
| 5.3 数据处理 | 第32-33页 |
| 5.4 构建张量模型 | 第33-34页 |
| 5.4.1 利用numpy构建张量模型 | 第33-34页 |
| 5.5 教师评价 | 第34页 |
| 5.5.1 张量分解 | 第34页 |
| 5.5.2 利用top-n方法得出教师的推荐列表 | 第34页 |
| 5.6 实验设置 | 第34页 |
| 5.7 实验结果与分析 | 第34-53页 |
| 5.8 实验结果总结 | 第53-54页 |
| 第六章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 6.1 总结 | 第54-55页 |
| 6.2 展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-59页 |
| 致谢 | 第59-60页 |
| 作者简介及读研期间主要科研成果 | 第60页 |
