声明
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
1.2 国内外研究现状
1.2.1 在线学习行为分析国内外研究现状
1.2.2 在线学习资源质量分析国内外研究现状
1.3 论文主要研究内容
1.4 论文组织结构
第二章 相关理论及技术
2.1 在线学习资源质量分析
2.1.1 在线学习行为分析概述
2.1.2 在线学习资源质量分析概述
2.2 数据挖掘概述
2.3 聚类的基本概念
2.3.1 聚类方法
2.3.2 聚类评价方法
2.4 K-means算法
2.4.1 算法描述
2.4.2 K-means算法改进现状
2.5 本章小结
第三章 基于权重的初始聚类中心优化K-means算法
3.1 组合权重计算算法
3.1.1 层次分析法算法描述及步骤
3.1.2 熵权法算法描述及步骤
3.1.3 组合权重的提出及优势
3.2 初始聚类中心的选择
3.3 K值的确定
3.4 基于权重的初始聚类中心优化的K-means算法步骤描述
3.5 算法性能对比
3.5.1 实验环境
3.5.2 实验分析
3.6 本章小结
第四章 基于CWK-means的在学习资源质量分析模型
4.1 学习者模型构建
4.2 学习者投入度模型构建
4.2.1 学习投入度模型
4.2.2 学习投入度计算
4.3 在线学习资源质量分析模型的构建
4.3.1 在线学习资源质量评估体系
4.3.2 在线学习资源质量分析模型
4.4 CWK-means在学习资源数据集中的应用
4.4.1 实验设置
4.4.2 实验结果分析
4.4.3 CWK-means在学习资源质量的分析
4.5 本章小结
第五章 在线学习资源质量分析系统的设计与实现
5.1 在线学习资源质量分析系统需求分析
5.2 在线学习资源质量分析系统设计
5.2.1 系统架构设计
5.2.2 系统运行模型设计
5.2.3 系统功能模块设计
5.2.4 数据库设计
5.3 核心功能模块的实现
5.3.1 数据采集模块实现
5.3.2 基于CWK-means的学习资源质量分析模块实现
5.4 在线学习资源质量分析系统应用与结果分析
5.4.1 系统的应用
5.4.2 系统运行过程及界面
5.4.3 系统运行结果分析
5.5 本章小结
第六章 总结与展望
6.1 总结
6.2 研究展望
参考文献
致谢
攻读硕士期间发表的学术论文和科研情况
江苏大学;
