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当前位置:教育论文中心首页--硕士论文--基于神经图模型的试题推荐在线考试系统设计与研究
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基于神经图模型的试题推荐在线考试系统设计与研究
 
     论文目录
 
摘要第5-7页
abstract第7-8页
第1章 绪论第13-21页
    1.1 研究背景及意义第13-14页
    1.2 国内外研究现状第14-18页
        1.2.1 在线考试系统研究现状第14-15页
        1.2.2 推荐系统研究现状第15-18页
    1.3 研究内容和方法第18-19页
    1.4 论文结构安排第19-21页
第2章 相关理论和技术第21-33页
    2.1 推荐系统第21-22页
    2.2 经典推荐算法第22-28页
        2.2.1 基于内容的推荐算法第22-23页
        2.2.2 基于协同过滤的推荐算法第23-26页
        2.2.3 混合推荐算法第26-27页
        2.2.4 基于深度学习的推荐算法第27-28页
    2.3 推荐算法常用评测指标第28-29页
        2.3.1 评分预测第28-29页
        2.3.2 TopN推荐第29页
    2.4 相似度计算方法第29-30页
    2.5 系统开发框架第30-32页
        2.5.1 前端框架Dojo第30-31页
        2.5.2 后端框架SSH第31-32页
    2.6 本章小结第32-33页
第3章 神经图模型试题推荐算法研究第33-43页
    3.1 神经图协同过滤算法第33-36页
        3.1.1 高阶连通性的概念第33-34页
        3.1.2 神经图协同过滤模型第34-36页
    3.2 神经图协同过滤算法改进第36-42页
        3.2.1 传播层改进第36-37页
        3.2.2 预测层改进第37-39页
        3.2.3 NGCF-Att模型第39-42页
    3.3 本章小结第42-43页
第4章 实验验证及结果分析第43-51页
    4.1 实验环境与数据集第43-46页
        4.1.1 实验环境第43页
        4.1.2 实验数据集第43-46页
    4.2 模型训练第46-47页
    4.3 评估指标及超参数设置第47-48页
        4.3.1 评估指标第47-48页
        4.3.2 超参数设置第48页
    4.4 结果对比分析第48-49页
    4.5 本章小结第49-51页
第5章 试题推荐考试系统的设计与实现第51-83页
    5.1 系统需求分析和开发环境第51-54页
        5.1.1 开发环境介绍第51页
        5.1.2 功能需求分析第51-54页
        5.1.3 系统可行性分析第54页
    5.2 系统概要设计第54-63页
        5.2.1 系统分层结构第54-55页
        5.2.2 系统功能设计第55-57页
        5.2.3 数据库设计第57-63页
    5.3 系统详细功能的设计与实现第63-75页
        5.3.1 课程负责人端的功能实现第64-71页
        5.3.2 教师端的功能实现第71页
        5.3.3 学生端的功能实现第71-75页
    5.4 系统测试第75-79页
        5.4.1 测试目的及概述第75页
        5.4.2 系统功能模块测试第75-79页
    5.5 推荐算法应用第79-82页
        5.5.1 学生知识点练习推荐练习功能分析第79-80页
        5.5.2 推荐算法应用可行性第80-82页
        5.5.3 冷启动问题的解决第82页
    5.6 本章小结第82-83页
第6章 总结与展望第83-85页
    6.1 工作总结第83页
    6.2 未来研究展望第83-85页
参考文献第85-89页
作者简介及科研成果第89-90页
致谢第90-91页

 
 
论文编号BS4037546,这篇论文共91
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