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基于E-learning用户行为的学习资源推荐系统

摘要第3-4页
Abstract第4-5页
第1章 绪论第10-17页
    1.1 研究背景及意义第10-11页
    1.2 国内外研究现状第11-15页
        1.2.1 E-learning个性化推荐第11-13页
        1.2.2 E-learning学习行为分析和采集第13-15页
    1.3 论文主要工作第15页
    1.4 论文组织结构第15-17页
第2章 相关理论和技术基础第17-31页
    2.1 个性化推荐系统概述第17-18页
    2.2 推荐过滤关键技术第18-23页
        2.2.1 基于内容过滤第18-20页
        2.2.2 协同过滤技术第20-22页
        2.2.3 混合过滤技术第22-23页
    2.3 相似度计算第23-25页
    2.4 xAPI规范概述第25-28页
        2.4.1 xAPI定义与来源第25-26页
        2.4.2 xAPI与SCORM第26-27页
        2.4.3 xAPI工作原理第27-28页
    2.5 推荐系统评估标准第28-30页
    2.6 本章小结第30-31页
第3章 基于传递相似因子的学习资源推荐方法第31-41页
    3.1 问题的出发点和落脚点第31-32页
    3.2 相似因子第32-37页
        3.2.1 用户评分获取第32页
        3.2.2 有共同评分项的用户间相似因子第32-34页
        3.2.3 无共同评分项的用户间相似因子第34-36页
        3.2.4 基于相似因子的评分预测第36-37页
    3.3 实验与分析第37-40页
        3.3.1 实验数据与环境第37页
        3.3.2 实验步骤与结果第37-40页
    3.4 本章小结第40-41页
第4章 个性化推荐系统分析与设计第41-55页
    4.1 需求分析第41-44页
        4.1.1 业务需求第41-42页
        4.1.2 功能需求第42-43页
        4.1.3 非功能性需求第43-44页
    4.2 系统架构设计第44-45页
    4.3 系统核心模块设计第45-50页
        4.3.1 学习行为记录的发送与存储设计第45-48页
        4.3.2 学习资源推荐模块设计第48-50页
    4.4 系统数据库设计第50-51页
    4.5 系统主要界面第51-53页
        4.5.1 主界面第51-52页
        4.5.2 学习资源推荐界面第52-53页
        4.5.3 学习行为记录实例第53页
    4.6 系统评价第53页
    4.7 本章小结第53-55页
第5章 总结与展望第55-57页
    5.1 全文总结第55页
    5.2 未来工作与展望第55-57页
参考文献第57-63页
致谢第63-64页
攻读硕士学位期间从事的科研工作及取得的成果第64页
协同过滤论文 数据稀疏论文 学习行为论文 相似度传递论文 相似因子论文
论文编号BS3163185,这篇论文共64
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