基于Web数据挖掘的网络教学资源库个性化信息检索研究



基于Web数据挖掘的网络教学资源库个性化信息检索研究

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基于Web数据挖掘的网络教学资源库个性化信息检索研究

论文目录
摘要	第1-8页
Abstract	第8-9页
第一章绪论	第9-14页
· 引言	第9-10页
· 网络资源库与个性化服务	第10-13页
· 网络资源库的发展现状	第10-11页
· 个性化服务研究进展	第11-13页
· 论文的研究意义与内容组织	第13-14页
第二章网络教学资源库	第14-22页
· 网络教学资源及特点	第14页
· 网络教学资源库的系统构成及基本功能	第14-16页
· 建设网络教学资源库的意义	第16-18页
· 目前网络教学资源库建设的现状	第18-21页
· 网络教学资源库的发展趋势	第21-22页
第三章 WEB数据挖掘技术	第22-38页
· Web内容挖掘	第22-23页
· Web结构挖掘	第23-24页
· Web使用挖掘	第24-25页
· 运用Web数据挖掘技术实现个性化推荐	第25-28页
· 运用Web内容挖掘技术实现个性化推荐	第28-29页
· 离线处理部分——数据准备	第28-29页
· 在线处理部分——确定推荐系数	第29页
· 运用Web结构挖掘技术实现个性化推荐	第29-35页
· 关联规则(Association Rule)分析	第30-34页
· 离线处理部分—数据准备	第34页
· 在线处理部分——确定推荐系数	第34-35页
· 运用Web使用挖掘技术实现个性化推荐	第35-38页
· Web使用数据的预处理	第35-36页
· 构建学习者相似度矩阵并确定推荐系数	第36-38页
第四章个性化搜索引擎模型构建	第38-52页
· 个性化搜索引擎的研究现状	第38-39页
· 教学资源库个性化服务模型	第39-41页
· 模型与功能	第39-40页
· 用户资源使用兴趣特征转换图	第40-41页
· 模型的工作过程	第41页
· ISMTR模型的构建	第41-44页
· 模型构建原则	第42-43页
· 教学资源的表示	第43-44页
· 用户兴趣的提取与调整	第44-48页
· 用户兴趣的描述	第44-45页
· 用户兴趣的获取	第45-46页
· 用户兴趣的动态调整	第46-48页
· 采用用户相关反馈来实现动态跟踪用户兴趣变化	第48页
· 建立用户模型	第48-50页
· 个体用户模型	第48-49页
· 小组用户兴趣模型	第49页
· 综合用户兴趣模型	第49-50页
· 教学资源过滤	第50页
· 过滤技术	第50页
· 过滤算法	第50页
· 个性化教学资源库系统的系统结构和功能	第50-52页
第五章 Web资源库个性化检索关键技术	第52-63页
· 个性化信息服务的意义	第52-53页
· 搜索引擎对搜索结果的优化	第53-55页
· 基于超链接的相关度排序	第53-54页
· 检索结果的联机聚类	第54页
· 相关度反馈	第54-55页
· 确定用户	第55-57页
· 用户兴趣学习	第57-59页
· 学习的基本机制	第57页
· 挖掘用户兴趣的方法	第57-59页
· 用户兴趣模型的表达	第59-61页
· 传统的矢量空间模型	第59-60页
· 概率模型	第60-61页
· 用户兴趣模型的更新算法	第61页
· 个性化信息过滤	第61-63页
· 信息过滤技术	第61-62页
· 基于内容的过滤方法	第62-63页
第六章 WEB个性化应用实验系统	第63-69页
· 拓扑结构	第63页
· 实验结果	第63-66页
· 用户窗口界面	第66-69页
· 登录界面	第67页
· 定制窗口	第67-68页
· 个性化窗口	第68-69页
第七章结束语	第69-71页
参考文献	第71-73页
致谢	第73页

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