在线学习推荐机制的研究与实现

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在线学习推荐机制的研究与实现

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在线学习推荐机制的研究与实现

论文目录
摘要	第1-6页
ABSTRACT	第6-11页
第一章绪论	第11-21页
1.1 课题背景与意义	第11-12页
1.2 推荐算法研究现状及分析	第12-18页
1.2.1 基于深度学习的推荐算法	第12页
1.2.2 基于矩阵分解的推荐算法	第12-13页
1.2.3 经典推荐算法	第13-17页
1.2.4 现有推荐算法分析	第17-18页
1.3 课题创新点与主要工作	第18-19页
1.4 论文结构	第19-21页
第二章推荐算法相关理论与基础	第21-25页
2.1 长期短期时间记忆LSTM	第21-22页
2.1.1 LSTM出现背景	第21页
2.1.2 LSTM算法原理	第21-22页
2.2 矩阵分解	第22-24页
2.2.1 矩阵分解出现背景	第22-23页
2.2.2 奇异值分解	第23-24页
2.3 本章小结	第24-25页
第三章基于OTS的混合推荐机制的研究	第25-37页
3.1 基于OTS的混合推荐机制	第25-26页
3.2 时间记忆神经网络（TMNN）	第26-32页
3.2.1 基本思想	第26-28页
3.2.2 时间记忆用户隐层向量的生成	第28-31页
3.2.3 预测函数以及参数训练	第31页
3.2.4 算法流程	第31-32页
3.3 基于用户交互行为的LSTM网络（BLSTM）	第32-35页
3.3.1 基本思想	第32-33页
3.3.2 算法流程	第33-35页
3.4 本章小结	第35-37页
第四章基于OTS的混合推荐机制的性能验证	第37-47页
4.1 推荐机制验证目标	第37页
4.2 OTS推荐机制性能验证	第37-45页
4.2.1 基准模型	第37-40页
4.2.2 实验数据集	第40-41页
4.2.3 推荐算法评价标准	第41-43页
4.2.4 实验结果及分析	第43-45页
4.3 本章小结	第45-47页
第五章基于OTS推荐机制的在线学习系统实现	第47-73页
5.1 系统需求分析	第47-51页
5.1.1 系统功能及角色分析	第47-48页
5.1.2 系统功能性需求分析	第48-50页
5.1.3 系统性能需求	第50-51页
5.2 系统概要设计	第51-62页
5.2.1 系统软件架构设计	第51-53页
5.2.2 系统模块设计	第53-54页
5.2.3 系统数据库设计	第54-62页
5.3 系统详细设计	第62-70页
5.3.1 用户管理模块详细设计	第62-64页
5.3.2 学习资源模块详细设计	第64-66页
5.3.3 试题模块详细设计	第66-68页
5.3.4 登录模块详细设计	第68-69页
5.3.5 资源推荐模块详细设计	第69-70页
5.4 本章小结	第70-73页
第六章在线学习系统测试	第73-81页
6.1 系统测试环境	第73页
6.2 在线学习系统功能测试	第73-78页
6.2.1 用户管理模块功能测试	第73-74页
6.2.2 学习资源模块功能测试	第74-75页
6.2.3 试题模块功能测试	第75-76页
6.2.4 登录模块功能测试	第76-77页
6.2.5 资源推荐模块功能测试	第77-78页
6.3 在线学习系统性能测试	第78-79页
6.3.1 系统压力测试	第78-79页
6.3.2 系统响应时间测试	第79页
6.4 本章小结	第79-81页
第七章总结与展望	第81-83页
7.1 总结	第81-82页
7.2 展望	第82-83页
参考文献	第83-89页
致谢	第89页

本篇论文共89页，点击这进入下载页面。

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