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基于个人学习背景语义标注的初始学习兴趣模型研究

摘要第1-5页
Abstract第5-8页
1 绪论第8-13页
   ·研究背景及意义第8-10页
   ·国内外相关研究第10-12页
   ·论文的组织结构第12-13页
2 用户兴趣建模的相关理论和方法第13-25页
   ·用户兴趣模型的概念第13-17页
     ·用户兴趣模型的分类第13-14页
     ·初始用户兴趣的获取第14-15页
     ·用户兴趣模型的表示第15-16页
     ·用户兴趣模型的更新第16-17页
   ·ontology 的相关概念第17-20页
     ·领域本体的定义第17页
     ·本体的建模元语第17-18页
     ·本体的描述语言第18-20页
   ·本体的构建方法第20-23页
     ·本体的构建原则第20-21页
     ·构建方法研究第21-22页
     ·本体的构建工具第22-23页
   ·本章小结第23-25页
3 基于个人学习背景的初始学习兴趣信息的获取第25-30页
   ·传统初始用户兴趣信息的获取方法及弊端第25-26页
   ·基于个人学习背景的初始学习兴趣信息的获取方法第26-28页
   ·获取初始学习兴趣环节的定性分析第28-30页
4 基于个人学习背景语义标注的初始学习兴趣模型第30-43页
   ·针对中小学生的用户兴趣建模方法的选择第30-31页
   ·基于个人学习背景语义标注的初始学习兴趣建模第31-43页
     ·PLBSA 初始学习兴趣模型的映射第32-40页
     ·PLBSA 学习兴趣模型的表示第40-42页
     ·PLBSA 初始学习兴趣模型的修正第42-43页
5 PLBSA 模型的实例验证及分析第43-55页
   ·开发工具和技术介绍第43-44页
   ·PLBSA 原型系统框架结构和功能介绍第44-51页
     ·PLBSA 原型系统框架结构第44页
     ·PLBSA 原型系统登录注册模块第44-45页
     ·PLBSA 原型系统获取学习者个人学习背景模块第45-46页
     ·学习兴趣领域本体词汇关联第46-48页
     ·PLBSA 原型系统学习兴趣领域本体的映射模块第48-51页
   ·PLBSA 学习兴趣模型的验证第51-52页
   ·定性分析第52-54页
   ·定量分析第54-55页
6 结论与展望第55-57页
   ·本文的主要工作及创新第55-56页
   ·不足和展望第56-57页
参考文献第57-62页
致谢第62页

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