学习资源个性化推荐系统的研究与实现
| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6页 |
| 第1章 绪论 | 第9-15页 |
| 1.1 研究背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 个性化推荐技术研究现状 | 第10-12页 |
| 1.2.2 学习资源推荐研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 论文的研究内容及组织结构 | 第13-15页 |
| 1.3.1 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.3.2 论文结构安排 | 第14-15页 |
| 第2章 基于协同过滤算法的学习资源推荐 | 第15-24页 |
| 2.1 协同过滤算法概述 | 第15页 |
| 2.2 基于用户的协同过滤算法 | 第15-18页 |
| 2.3 基于项目的协同过滤算法 | 第18-20页 |
| 2.4 实验设计与实验结果分析 | 第20-22页 |
| 2.4.1 实验数据 | 第20页 |
| 2.4.2 实验评价标准 | 第20-21页 |
| 2.4.3 实验设计与结果分析 | 第21-22页 |
| 2.5 本章小结 | 第22-24页 |
| 第3章 基于序列模式挖掘技术的学习资源推荐 | 第24-29页 |
| 3.1 序列模式挖掘技术概述 | 第24-25页 |
| 3.2 基于GSP算法推荐的研究 | 第25-26页 |
| 3.3 GSP算法的实现 | 第26-28页 |
| 3.4 实验设计与实验结果分析 | 第28页 |
| 3.4.1 实验数据 | 第28页 |
| 3.4.2 实验设计与结果分析 | 第28页 |
| 3.5 本章小结 | 第28-29页 |
| 第4章 面向学习资源的混合推荐算法 | 第29-33页 |
| 4.1 混合推荐算法设计 | 第29-30页 |
| 4.2 实验数据 | 第30页 |
| 4.3 实验设计与结果分析 | 第30-32页 |
| 4.4 本章小结 | 第32-33页 |
| 第5章 学习资源推荐系统的设计与实现 | 第33-44页 |
| 5.1 系统需求分析 | 第33页 |
| 5.2 系统体系结构设计 | 第33-35页 |
| 5.3 系统数据库结构设计 | 第35-38页 |
| 5.4 系统主要模块的设计与实现 | 第38-42页 |
| 5.4.1 学习资源的分类管理 | 第38页 |
| 5.4.2 学习资源推荐 | 第38-39页 |
| 5.4.3 学习资源的常用操作 | 第39-42页 |
| 5.5 本章小结 | 第42-44页 |
| 第6章 总结与展望 | 第44-45页 |
| 参考文献 | 第45-48页 |
| 攻读硕士学位期间发表的论文及其他成果 | 第48-49页 |
| 致谢 | 第49页 |
