基于自适应学习系统的学习资源推荐的研究与实现

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基于自适应学习系统的学习资源推荐的研究与实现

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基于自适应学习系统的学习资源推荐的研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-10页
第一章绪论	第10-16页
1.1 研究背景与意义	第10页
1.2 国内外研究现状	第10-14页
1.2.1 自适应学习系统	第10-11页
1.2.2 学习资源的推荐策略	第11-12页
1.2.3 链路预测	第12-14页
1.3 研究内容	第14-15页
1.4 论文的组织结构	第15-16页
第二章相关理论与相关技术	第16-28页
2.1 个性化推荐策略	第16-19页
2.1.1 传统模型的推荐	第16-17页
2.1.2 基于深度模型的推荐	第17-19页
2.2 链路预测	第19-21页
2.2.1 基于图结构特征的链路预测	第19-20页
2.2.2 基于隐性特征的链路预测	第20页
2.2.3 基于显性特征的链路预测	第20-21页
2.3 Skip-gram模型	第21-23页
2.3.1 Skip-gram模型结构	第21-22页
2.3.2 Skip-gram模型优化	第22-23页
2.4 梯度下降法	第23-26页
2.4.1 算法的相关概念	第23-24页
2.4.2 算法的代数描述	第24-25页
2.4.3 算法的分类比较	第25-26页
2.5 评价指标	第26-28页
第三章 VirtualLink2vec链路预测模型	第28-48页
3.1 引言	第28页
3.2 形式化	第28-29页
3.3 VirtualLink2vec模型	第29-38页
3.3.1 Node2vec模型	第29-32页
3.3.2 RPE模型	第32-37页
3.3.3 虚拟链路嵌入	第37-38页
3.4 实验	第38-48页
3.4.1 数据集	第38页
3.4.2 基线模型	第38-41页
3.4.3 实验设置	第41页
3.4.4 实验结果	第41-45页
3.4.5 参数灵敏度	第45-47页
3.4.6 正向关系和负向关系	第47-48页
第四章基于VirtualLink2vec的学习资源推荐模型	第48-58页
4.1 学习者模型	第48-53页
4.1.1 学习者建模标准	第48-50页
4.1.2 学习者模型的关键点	第50-51页
4.1.3 学习者模型的构建	第51-53页
4.2 学习资源模型	第53-54页
4.3 学习资源推荐模型	第54-55页
4.4 实验	第55-58页
4.4.1 基线模型	第55页
4.4.2 评价标准	第55-56页
4.4.3 实验结果	第56-58页
第五章学习资源推荐功能的设计与实现	第58-65页
5.1 需求分析	第58页
5.2 系统设计	第58-63页
5.3 系统功能测试	第63-65页
第六章总结与展望	第65-66页
参考文献	第66-73页
致谢	第73-74页
攻读学位期间取得的研究成果	第74页

本篇论文共74页，点击这进入下载页面。

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