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Web使用挖掘方法及其在个性化学习系统中的应用研究
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Web使用挖掘方法及其在个性化学习系统中的应用研究
论文目录
 
中文摘要第1-4 页
Abstract第4-8 页
第一章 绪论第8-11 页
　　· 研究背景与意义第8-9 页
　　· 研究内容与论文组织结构第9-11 页
第二章 Web使用挖掘技术第11-29 页
　　· 数据挖掘概述第11-14 页
　　　　· 数据挖掘概念第11 页
　　　　· 数据挖掘方法和技术第11-13 页
　　　　· 数据挖掘过程第13-14 页
　　· Web挖掘技术第14-17 页
　　· Web使用挖掘第17-20 页
　　　　· Web使用挖掘流程第17-19 页
　　　　· 模式发现算法第19-20 页
　　· 序列模式挖掘第20-27 页
　　　　· 序列模式的提出第20 页
　　　　· 序列模式的相关概念及定义第20-22 页
　　　　· 序列模式的主要算法第22-27 页
　　　　　　· Apriori算法第22-25 页
　　　　　　· GSP算法第25-26 页
　　　　　　· FP-Growth算法第26-27 页
　　　　　　· PrefixSpan算法第27 页
　　· Web使用挖掘方法在个性化学习系统中的应用第27-28 页
　　　　· 改进系统性能第28 页
　　　　· 完善站点结构第28 页
　　　　· 提供智能化服务第28 页
　　　　· 个性化需求设计第28 页
　　· 小结第28-29 页
第三章 基于图结构的Web访问序列挖掘第29-34 页
　　· 路径分析技术第29-30 页
　　· 图结构模型第30-31 页
　　· 生成最大向前路径第31-32 页
　　· 挖掘频繁遍历路径第32-33 页
　　· 小结第33-34 页
第四章 基于Web使用挖掘方法的个性化学习系统分析第34-45 页
　　· 学习者访问模式的源数据收集第34-39 页
　　　　· 服务器级采集第35-37 页
　　　　· 应用服务器级数据采集第37 页
　　　　· 客户级数据采集第37-38 页
　　　　· 代理级数据采集第38-39 页
　　· 学习者访问模式的数据预处理第39-42 页
　　　　· 学习者识别第39-41 页
　　　　· 会话识别第41 页
　　　　· 路径修补第41 页
　　　　· 事务识别第41-42 页
　　　　· 格式化第42 页
　　· 学习者访问模式发现第42-43 页
　　　　· 路径分析第42 页
　　　　· 关联规则第42-43 页
　　　　· 序列模式第43 页
　　　　· 分类第43 页
　　　　· 聚类第43 页
　　· 小结第43-45 页
第五章 基于Web使用挖掘方法的个性化学习系统设计与模型实现第45-61 页
　　· 学习者兴趣建模第45-48 页
　　　　· 资源和学习者兴趣的表示第46-47 页
　　　　· 相似性分析第47-48 页
　　· 个性化推荐算法第48-51 页
　　　　· 基于内容过滤的推荐算法第48-49 页
　　　　· 协同过滤的推荐算法第49 页
　　　　· 基于内容过滤和协同过滤相结合的个性化推荐算法第49-51 页
　　　　· 二者结合的优势第51 页
　　· 个性化学习推荐系统原型实现第51-58 页
　　　　· 实现推荐系统的标记语言—XML第51-53 页
　　　　· 主要的数据表第53-54 页
　　　　· 个性化推荐系统流程第54-55 页
　　　　· 关键推荐算法描述第55-57 页
　　　　· 个性化推荐结果举例第57-58 页
　　· 个性化学习网站模型第58-60 页
　　· 小结第60-61 页
第六章 总结与展望第61-62 页
参考文献第62-65 页
攻读学位期间公开发表的论文第65-66 页
致谢第66-67 页
详细摘要第67-69 页

本篇论文共69页，点击这进入下载页面。
 
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