基于知识图谱的学习路径图生成技术研究
| 摘要 | 第4-5页 |
| ABSTRACT | 第5-6页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-12页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第12-14页 |
| 1.2.1 课程选择研究现状 | 第12-13页 |
| 1.2.2 学习路径生成研究现状 | 第13-14页 |
| 1.3 研究内容和创新点 | 第14-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 相关研究与技术 | 第18-23页 |
| 2.1 基于知识图谱的课程选择 | 第18-20页 |
| 2.1.1 知识图谱构建 | 第18-19页 |
| 2.1.2 知识图谱应用 | 第19页 |
| 2.1.3 课程的知识图谱表示 | 第19-20页 |
| 2.2 课程的排序 | 第20-22页 |
| 2.2.1 启发式算法 | 第20-21页 |
| 2.2.2 数据挖掘算法 | 第21-22页 |
| 2.3 本章小结 | 第22-23页 |
| 第三章 基于知识图谱的课程选择 | 第23-43页 |
| 3.1 整体架构 | 第23-24页 |
| 3.2 基于知识图谱的课程模型 | 第24-30页 |
| 3.2.1 知识图谱层 | 第24-27页 |
| 3.2.2 基于知识图谱的课程模型 | 第27-30页 |
| 3.3 基于知识图谱的课程选择算法 | 第30-33页 |
| 3.3.1 学习目标的语义化查询 | 第30页 |
| 3.3.2 基于知识点的课程选择方法 | 第30-31页 |
| 3.3.3 基于知识面的课程选择方法 | 第31-33页 |
| 3.4 实验 | 第33-42页 |
| 3.4.1 模型构建 | 第33-38页 |
| 3.4.2 算法分析 | 第38-42页 |
| 3.5 本章小结 | 第42-43页 |
| 第四章 基于遗传算法的课程排序 | 第43-64页 |
| 4.1 系统框架 | 第43-45页 |
| 4.2 基于遗传算法的课程排序方法 | 第45-49页 |
| 4.3 学习路径图生成方法 | 第49-52页 |
| 4.3.1 基于关联课程的学习路径图构建过程 | 第49-50页 |
| 4.3.2 基于贝叶斯统计的学习路径图构建 | 第50-52页 |
| 4.4 实验 | 第52-63页 |
| 4.4.1 遗传算法的参数估计 | 第52-54页 |
| 4.4.2 适应度函数参数估计 | 第54-55页 |
| 4.4.3 课程排序与学习路径图构建效果分析 | 第55-63页 |
| 4.5 本章总结 | 第63-64页 |
| 第五章 总结与展望 | 第64-66页 |
| 5.1 总结 | 第64-65页 |
| 5.2 展望 | 第65-66页 |
| 参考文献 | 第66-70页 |
| 致谢 | 第70页 |
