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基于层次标签的C程序习题推荐研究

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基于层次标签的C程序习题推荐研究
论文目录
 
摘要第1-4页
Abstract第4-7页
第一章 绪论第7-17页
  · 研究背景及意义第7-8页
  · 研究现状分析第8-12页
    · 推荐算法研究现状第8-11页
    · 基于标签的推荐技术研究现状第11页
    · 教学资源推荐系统研究现状第11-12页
  · 研究目的、意义和研究内容第12-14页
  · 论文结构安排第14-15页
  · 本章小结第15-17页
第二章 基于知识点的习题标签自动化标注第17-31页
  · 习题标签的特点第17-19页
    · 标签的层次性分析第17-18页
    · 习题标签的层次化特征第18-19页
  · 基于特征词的习题标签推荐第19-26页
    · 特征词提取第20-24页
    · 习题标签推荐第24-26页
  · 实验结果与分析第26-29页
    · 实验数据第26-27页
    · 评价标准第27页
    · 实验结果第27-29页
  · 本章小结第29-31页
第三章 基于层次标签的习题推荐算法研究第31-49页
  · 系统表示及问题描述第31-32页
  · 基于标签类的HisaER模型及习题推荐算法第32-40页
    · 推荐算法整体框架第32页
    · 层次化标签类生成第32-34页
    · 基于层次标签类的HisaER模型建立第34-39页
    · 推荐结果生成第39-40页
  · 基于学生答题记录的testRank算法第40-44页
    · testRank算法的理论基础第40-42页
    · testRank算法第42-44页
  · 实验与分析第44-48页
    · 实验数据第45页
    · 评测标准第45-46页
    · 实验结果与分析第46-48页
  · 本章小结第48-49页
第四章 基于习题推荐的辅助教学平台第49-57页
  · 辅助教学平台的系统设计第49-50页
    · 功能模块第49-50页
    · 软硬件运行环境第50页
  · 平台实现功能介绍第50-56页
    · 教师模块实现第51-53页
    · 学生模块实现第53-56页
  · 本章小结第56-57页
第五章 总结与展望第57-59页
  · 本文总结第57-58页
  · 未来工作展望第58-59页
参考文献第59-64页
攻读硕士学位期间取得的学术成果第64-65页
致谢第65页

本篇论文共65页,点击这进入下载页面
 
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