个性化学习中的知识推送系统研究



个性化学习中的知识推送系统研究

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个性化学习中的知识推送系统研究

论文目录
摘要	第1-6页
Abstract	第6-10页
插图索引	第10-11页
附表索引	第11-12页
第1章绪论	第12-16页
· 研究背景及意义	第12-13页
· 国内外推荐系统研究现状	第13-15页
· 国外研究现状	第13页
· 国内研究现状	第13-15页
· 论文结构和内容	第15页
· 本章小结	第15-16页
第2章相关理论和技术基础	第16-26页
· 个性化推荐概述	第16-17页
· 个性化推荐的含义	第16-17页
· 个性化推荐的目标	第17页
· 个性化推荐的作用	第17页
· 个性化推荐系统概述	第17-21页
· 个性化推荐系统的概念	第17-18页
· 个性化推荐系统的研究内容	第18页
· 个性化推荐系统的基本框架	第18-21页
· 用户行为记录模块	第18-20页
· 用户偏好分析模块	第20-21页
· 推荐算法模块	第21页
· 常用的个性化推荐技术	第21-25页
· 基于内容的推荐	第21-22页
· 基于关联规则的推荐	第22页
· 协同过滤推荐	第22-23页
· 基于内容和协同过滤技术的推荐	第23-24页
· 基于知识的推荐	第24页
· 基于人口统计的推荐	第24页
· 基于效用的推荐	第24页
· 各种推荐技术的比较	第24-25页
· 本章小结	第25-26页
第3章基于组合推荐的个性化推送模型	第26-35页
· 组合推荐算法	第26-28页
· 相关个性化推荐算法	第28-30页
· 知识资源的隐式评分模型	第30-32页
· 基于协同过滤的个性化推荐模型	第32-34页
· 知识个性化推荐引擎	第32页
· 知识个性化推荐模型	第32-34页
· 本章小结	第34-35页
第4章知识推送系统设计与实现	第35-51页
· 系统概述和设计目标	第35-36页
· 知识推送系统的设计	第36-41页
· 系统需求分析	第36-37页
· 功能结构分析	第37-39页
· 业务流程分析	第39-40页
· 数据库模型	第40-41页
· 知识推送系统的实现	第41-47页
· 系统的架构设计	第41-42页
· 协同过滤推荐算法实现	第42-43页
· 前台部分的实现	第43-46页
· 后台部分的实现	第46-47页
· 系统测试	第47-50页
· 系统功能测试	第47页
· 组合推荐算法性能测试	第47-50页
· 本章小结	第50-51页
结论	第51-53页
参考文献	第53-56页
致谢	第56-57页
附录 A 攻读学位期间发表的学术论文	第57页

本篇论文共57页，点击这进入下载页面。

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