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基于泛在学习的学习资源推荐方法研究

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基于泛在学习的学习资源推荐方法研究
论文目录
 
摘要第1-5页
abstract第5-8页
第一章 绪论第8-15页
  1.1 研究背景第8-9页
  1.2 研究意义第9页
  1.3 国内外研究现状第9-14页
  1.4 研究内容第14页
  1.5 本章小结第14-15页
第二章 泛在学习和相关理论概述第15-26页
  2.1 泛在学习概述第15-16页
  2.2 泛在学习特点第16-17页
  2.3 个性化资源推荐第17-25页
    2.3.1 个性化资源推荐概述第17-18页
    2.3.2 基于协同过滤的推荐算法第18-20页
    2.3.3 基于内容的推荐算法第20-22页
    2.3.4 基于聚类分析的推荐第22-23页
    2.3.5 基于关联规则的推荐第23页
    2.3.6 社会化网络推荐第23页
    2.3.7 混合推荐第23-24页
    2.3.8 几种常用推荐技术对比第24-25页
  2.4 本章小结第25-26页
第三章 改进的基于协同过滤的学习资源推荐方法第26-42页
  3.1 传统协同过滤算法概述第26-31页
    3.1.1 基于项目的协同过滤算法第27-28页
    3.1.2 基于用户的协同过滤算法第28-29页
    3.1.3 基于项目的协同过滤算法与基于用户的协同过滤算法的对比第29-30页
    3.1.4 协同过滤算法的优化第30-31页
  3.2 传统协同过滤算法的改进思路第31-32页
  3.3 基于RBF的用户协同过滤型推荐算法第32页
  3.4 基于RBF神经网络的用户-项目混合协同过滤推荐算法第32-33页
  3.5 协同过滤改进算法的实现第33页
  3.6 实验结果第33-41页
    3.6.1 不同评分数据稀疏度算法的对比第33-37页
    3.6.2 不同邻近用户数目推荐算法的对比第37-39页
    3.6.3 不同控制因子下推荐算法的对比第39-41页
  3.7 本章小结第41-42页
第四章 基于迁移学习的学习资源推荐方法第42-53页
  4.1 引言第42-43页
  4.2 传统的基于迁移学习推荐算法第43-45页
  4.3 交叉联合矩阵分解(C-CMF)推荐算法第45-48页
  4.4 实验结果第48-52页
  4.5 本章小结第52-53页
第第五章泛在学习资源推荐系统的系统设计第53-61页
  5.1 个性化学习资源推荐系统的设计目标第53页
  5.2 个性化资源推荐系统的需求分析第53-55页
  5.3 系统的总体设计框架第55-56页
  5.4 系统前端框架选择第56-57页
  5.5 模块设计第57页
  5.6 系统数据库的设计第57-60页
  5.7 本章小结第60-61页
第六章 总结与展望第61-63页
  6.1 本文总结第61页
  6.2 未来展望第61-63页
参考文献第63-68页
发表论文和科研情况说明第68-69页
致谢第69页

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