基于迁移学习的知识推荐方法研究

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基于迁移学习的知识推荐方法研究

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基于迁移学习的知识推荐方法研究

论文目录
摘要	第1-5页
abstract	第5-8页
第一章绪论	第8-13页
1.1 研究背景及意义	第8-9页
1.1.1 互联网知识学习的特点	第8页
1.1.2 知识推荐的重要作用	第8-9页
1.2 问题分析	第9-11页
1.2.1 互联网知识学习存在的问题	第9-10页
1.2.2 基于迁移学习的跨领域知识推荐	第10-11页
1.3 本文的主要工作	第11-12页
1.4 论文组织结构	第12-13页
第二章相关研究	第13-18页
2.1 互联网知识学习	第13页
2.2 推荐算法	第13-15页
2.3 知识推荐	第15-16页
2.4 迁移学习	第16-18页
第三章基于迁移学习的知识推荐算法框架	第18-32页
3.1 算法框架总体介绍	第18-20页
3.2 互联网知识资源建模	第20-22页
3.2.1 学习者模型的构建	第20-21页
3.2.2 知识资源模型的构建	第21-22页
3.2.3 学习者与知识资源关系模型的构建	第22页
3.3 朴素的知识推荐方法	第22-25页
3.3.1 基于内容的知识推荐	第23-24页
3.3.2 基于协同过滤的知识推荐	第24-25页
3.4 基于迁移学习的知识推荐方法	第25-32页
3.4.1 相关方法分析	第25-28页
3.4.2 基于迁移学习的知识推荐算法所面临的挑战	第28-29页
3.4.3 基于项目的迁移学习推荐方法IBTL	第29-32页
第四章面向在线评测系统的知识推荐算法	第32-42页
4.1 在线评测系统介绍	第32-33页
4.2 在线评测系统的题目资源建模	第33-40页
4.2.1 数据介绍	第33-36页
4.2.2 用户特征以及题目资源特征的建模	第36-39页
4.2.3 用户题目关系建模	第39-40页
4.3 面向在线评测系统的知识推荐算法	第40-42页
第五章实验及结论	第42-51页
5.1 基于项目的迁移学习方法实验	第42-45页
5.1.1 实验数据集	第42页
5.1.2 实验评价方法	第42-43页
5.1.3 对比方法和参数设置	第43页
5.1.4 实验结果	第43-45页
5.2 面向在线评测系统的知识推荐算法实验	第45-50页
5.2.1 实验数据集	第45-46页
5.2.2 实验评价方法	第46页
5.2.3 实验结果	第46-50页
5.3 实验结论	第50-51页
第六章总结与展望	第51-53页
6.1 总结	第51-52页
6.2 展望	第52-53页
参考文献	第53-57页
发表论文和参加科研情况说明	第57-58页
致谢	第58-59页

本篇论文共59页，点击这进入下载页面。

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