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教育资源个性化推荐技术研究
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教育资源个性化推荐技术研究
论文目录
 
摘要第1-5页
Abstract第5-8页
第一章 绪论第8-14页
　　1.1 研究背景第8-9页
　　1.2 国内外研究现状第9-12页
　　　　1.2.1 教育资源平台的相关研究第9-10页
　　　　1.2.2 推荐技术研究现状第10-11页
　　　　1.2.3 教育资源个性化推荐第11-12页
　　1.3 本文的主要研究内容第12-13页
　　1.4 本文的结构说明第13-14页
第二章 相关技术第14-23页
　　2.1 用户-项目评分第14-17页
　　　　2.1.1 用户评分的分类第14页
　　　　2.1.2 常用的隐式评分方法第14-16页
　　　　2.1.3 基于信息熵的权重分配方法第16-17页
　　2.2 主题模型第17-20页
　　　　2.2.1 主题模型概述第17页
　　　　2.2.2 主题模型的工作原理第17-18页
　　　　2.2.3 LDA主题模型第18-20页
　　2.3 协同过滤推荐算法第20-22页
　　　　2.3.1 基于项目的协同过滤推荐算法第20-21页
　　　　2.3.2 基于用户的协同过滤推荐算法第21页
　　　　2.3.3 混合推荐算法第21-22页
　　2.4 本章小结第22-23页
第三章 用户-项目的隐式评分估计方法第23-33页
　　3.1 在线教育平台中的用户行为分析第23-25页
　　3.2 用户-项目评分估计方法第25-32页
　　　　3.2.1 基于信息熵的用户行为权重分配第26-29页
　　　　3.2.2 基于遗忘曲线的时间权重计算第29-31页
　　　　3.2.3 用户-项目评分估计第31-32页
　　3.3 本章小结第32-33页
第四章 基于主题模型的用户兴趣模型第33-44页
　　4.1 主题模型中的参数估计第33-37页
　　4.2 基于教育资源标签的主题模型第37-41页
　　　　4.2.1 教育资源中的标签信息第37-38页
　　　　4.2.2 基于教育资源标签的主题模型[ETag-LDA模型)第38-41页
　　4.3 基于教育资源主题的用户兴趣模型第41-43页
　　4.4 本章小结第43-44页
第五章 教育资源推荐算法设计第44-56页
　　5.1 教育资源推荐算法(Topic-Based CF)流程第44-48页
　　5.2 项目评分向量及相似度计算第48-51页
　　　　5.2.1 项目评分向量第48-49页
　　　　5.2.2 相似度计算第49-51页
　　5.3 推荐列表生成第51-55页
　　　　5.3.1 推荐结果混合第51页
　　　　5.3.2 推荐列表生成第51-55页
　　5.4 本章小结第55-56页
第六章 实验及结果分析第56-63页
　　6.1 实验说明第56-57页
　　　　6.1.1 实验环境第56页
　　　　6.1.2 实验算法描述第56页
　　　　6.1.3 推荐算法评价第56-57页
　　6.2 实验1：基于edX数据集的课程推荐第57-60页
　　　　6.2.1 实验数据集说明第57-58页
　　　　6.2.2 实验结果及分析第58-60页
　　6.3 实验2: 基于CiteULike数据集的论文推荐第60-62页
　　　　6.3.1 实验数据集说明第60页
　　　　6.3.2 实验结果及分析第60-62页
　　6.4 本章小结第62-63页
第七章 总结与展望第63-65页
　　7.1 本文的主要内容总结第63页
　　7.2 未来工作展望第63-65页
致谢第65-66页
参考文献第66-68页

本篇论文共68页，点击这进入下载页面。
 
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