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不同學習場景下的推薦算法適配研究

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不同學習場景下的推薦算法適配研究
論文目錄
 
摘要第1-5頁
Abstract第5-6頁
第1章 緒論第10-18頁
    1.1 課題背景第10-11頁
    1.2 學習場景現狀第11-13頁
        1.2.1 基于慕課的學習場景現狀第11-12頁
        1.2.2 校園學習場景現狀第12-13頁
        1.2.3 學習場景的未來發展趨勢第13頁
    1.3 推薦系統的歷史發展第13-14頁
    1.4 研究意義第14-15頁
    1.5 研究內容第15-16頁
    1.6 創新點第16頁
    1.7 章節安排第16-18頁
第2章 推薦系統及關鍵問題第18-29頁
    2.1 推薦算法概述第18-24頁
        2.1.1 基于內容的推薦算法第18-19頁
        2.1.2 基于協同過濾的推薦算法第19-21頁
        2.1.3 混合式推薦算法第21-22頁
        2.1.4 推薦算法的發展趨勢第22頁
        2.1.5 推薦算法的比較第22-24頁
    2.2 關鍵問題第24-28頁
        2.2.1 相似度計算方式第24-26頁
        2.2.2 冷啟動問題第26-27頁
        2.2.3 數據稀疏問題第27-28頁
    2.3 本章小結第28-29頁
第3章 基于物品的協同過濾算法在慕課場景中的適配第29-39頁
    3.1 基于慕課的學習場景第29頁
    3.2 算法適配分析第29頁
    3.3 算法流程第29-31頁
    3.4 慕課網日志數據分析與學習資源屬性建模第31-32頁
    3.5 學習資源相似度計算方法的改進第32-33頁
    3.6 算法推薦結果第33-38頁
    3.7 算法分析與提升第38頁
    3.8 本章小結第38-39頁
第4章 基于內容的推薦算法在學術研究學習場景的適配第39-45頁
    4.1 基于學術研究的學習場景分析第39頁
    4.2 算法適配分析第39-40頁
    4.3 算法流程第40頁
    4.4 學習資源屬性建模第40-41頁
    4.5 學習對象偏好度計算的改進第41頁
    4.6 算法推薦結果第41-44頁
    4.7 本章小結第44-45頁
第5章 混合算法在校園教學場景中的應用第45-59頁
    5.1 校園學習場景分析第45-46頁
    5.2 基于云桌面的校園教學學習場景下的數據收集第46-48頁
        5.2.1 學習對象初始信息收集第46頁
        5.2.2 學習過程中的數據收集第46-48頁
    5.3 基于云桌面的校園教學學習場景下的學習資源推薦第48-49頁
    5.4 算法的適配第49-51頁
        5.4.1 基于用戶的協同過濾算法的應用第49-50頁
        5.4.2 基于物品的協同過濾算法的應用第50-51頁
        5.4.3 基于內容的推薦算法的應用第51頁
    5.5 瀑布組合的混合算法的流程第51-54頁
        5.5.1 UB算法與CF算法的混合模型第51-52頁
        5.5.2 IB算法與CF算法的混合模型第52-53頁
        5.5.3 瀑布組合的混合模型第53-54頁
    5.6 混合算法評估第51-58頁
        5.6.1 算法評估方法第51-55頁
        5.6.2 混合推薦算法的測評結果第55-58頁
        5.6.3 實驗結果總結第58頁
    5.7 本章小結第58-59頁
第6章 總結第59-60頁
參考文獻第60-64頁
附錄第64-68頁
個人簡歷、申請學位期間的研究成果及學術論文第68-69頁
致謝第69頁

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