基于知识图谱的自适应学习系统的研究与实现

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基于知识图谱的自适应学习系统的研究与实现

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基于知识图谱的自适应学习系统的研究与实现

论文目录
摘要	第1-7页
Abstract	第7-8页
第一章绪论	第9-14页
1.1 研究背景及意义	第9-11页
1.2 研究内容及创新点	第11-13页
1.2.1 试题集自动分类模型	第12页
1.2.2 知识图谱自动构建方法	第12页
1.2.3 原型系统的设计	第12-13页
1.3 本文的组织结构	第13-14页
第二章研究进展及相关技术介绍	第14-20页
2.1 知识图谱研究进展	第14-17页
2.1.1 人工智能的研究进展	第14-15页
2.1.2 语义网的研究进展	第15-16页
2.1.3 小结	第16-17页
2.2 本文涉及的主要技术	第17-19页
2.2.1 文本分类	第17-18页
2.2.2 聚类分析	第18页
2.2.3 关联规则挖掘	第18-19页
2.2.4 拓扑排序	第19页
2.3 本章小结	第19-20页
第三章基于聚类分析与数据挖掘的试题集自动分类模型	第20-35页
3.1 试题集自动分类模型思想	第20-21页
3.2 试题集自动分类模型步骤	第21-29页
3.2.1 试题自动匹配知识点标签	第21-25页
3.2.2 试题集自动分类阶段	第25-29页
3.3 实验及结果分析	第29-34页
3.3.1 数据来源及实验环境	第29-30页
3.3.2 试题匹配知识点标签实验	第30-32页
3.3.3 试题集自动分类实验	第32-34页
3.4 本章小结	第34-35页
第四章基于关联规则挖掘的知识图谱的自动构建	第35-53页
4.1 学习者画像构建	第35-37页
4.1.1 画像模块设计	第35-36页
4.1.2 画像标签设计	第36-37页
4.2 AOV最优学习路径生成	第37-43页
4.2.1 知识点间关系挖掘	第37-40页
4.2.2 AOV最优学习路径生成	第40-43页
4.3 知识图谱的自动构建实验及结果分析	第43-52页
4.3.1 数据来源	第43页
4.3.2 学习者画像实验	第43-46页
4.3.3 AOV最优学习路径实验	第46-51页
4.3.4 学习者的知识图谱构建实验	第51-52页
4.4 本章小结	第52-53页
第五章原型系统的设计与实现	第53-67页
5.1 系统需求分析	第53-56页
5.1.1 系统信息管理分析	第53-54页
5.1.2 系统功能管理分析	第54-56页
5.2 系统功能设计	第56-59页
5.2.1 系统架构分析	第56-57页
5.2.2 系统总体功能结构分析	第57页
5.2.3 系统信息管理设计	第57-58页
5.2.4 系统功能管理设计	第58-59页
5.3 系统数据库设计	第59-61页
5.4 系统功能实现	第61-66页
5.4.1 相关技术简介	第61-63页
5.4.2 系统功能模块介绍	第63-66页
5.5 本章小结	第66-67页
第六章总结与展望	第67-69页
6.1 总结	第67-68页
6.2 展望	第68-69页
参考文献	第69-74页
攻读硕士学位期间的主要工作	第74-75页
致谢	第75页

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