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目录
第1 章 绪论 1
1.1 研究背景和意义 1
1.2 国内外研究现状 1
1.2.1 学习对象识别研究现状 1
1.2.2 贝叶斯分类研究现状2
1.2.3 学习路径推荐研究现状3
1.3 本文的组织架构5
第2 章 相关理论概念与技术介绍 6
2.1 知识关联的结构和领域知识模型构建6
2.2 贝叶斯理论概论7
2.2.1 条件概率和乘法定理7
2.2.2 全概率公式和贝叶斯定理7
2.2.3 极大后验概率假设8
2.3 学习者模型相关研究8
2.4 学习路径推荐算法研究 10
2.4.1 遗传算法 10
2.4.2 蚁群算法 11
2.4.3 粒子群算法 12
2.4.4 协调过滤推荐算法 13
2.5 本章小结 15
第3 章 初等数学领域知识模型的构建研究 16
3.1 初中数学知识层次结构特点 16
3.2 知识模型构建的要求 17
I
基于知识图谱的学习路径推荐策略研究
3.3 前期研究 18
3.4 数学领域知识模型扩展20
3.5 初中数学知识图谱构建21
3.6 本章小结24
第4 章 基于朴素贝叶斯的目标知识点追踪机制25
4.1 概述25
4.2 分类文本数据获取和预处理26
4.3 特征向量生成28
4.3.1 TF-IDF 特征抽取28
4.3.2 特征权重确定29
4.4 基于朴素贝叶斯的分类30
4.5 目标知识点获取32
4.6 实验结果34
4.7 本章小结34
第5 章 学习路径推荐策略研究35
5.1 学习者模型构建35
5.2 学习路径分析37
5.3 知识连通状态模型38
5.4 基于知识图谱包含关系的纵向联合策略41
5.5 基于知识图谱前驱关系的回溯寻找策略47
5.6 本章小结48
第6 章 实验分析与系统实现49
6.1 实验环境49
6.2 学习路径生成合理性分析49
6.3 路径推荐性能测试50
II
6.4 系统运行效果51
6.5 本章小结53
第7 章 结论与展望54
7.1 结论54
7.2 展望54
参考文献56
致谢 60
III
基于知识图谱的学习路径推荐策略研究
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Chap
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