北科大硕士论文答辩

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1、基于CBR的Bayesian在ITS中的应用研究答辩人：丁继红研究方向：数据挖掘与智能教学系统指导老师：刘先锋教授本文的基本框架基于CBR的Bayesian在ITS中的应用研究4研究背景与意义1Bayesian网知识推理的基础理论2ITS学习推荐中的Bayesian网知识推理3基于CBR的Bayesian推理的具体实现和分析53湖南师范大学硕士毕业论文总体架构系统结构设计4湖南师范大学硕士毕业论文本文主要工作1、利用学生特征库、数据仓库、教学方法库、学习资源库等，提出了基于ITS的知识推理模型。

2、同时设计出了表征学生特征的学生模型表。5湖南师范大学硕士毕业论文本文主要工作2、结合Corpus库，利用余弦相似度函数、Bayesian定理和联合概率公式构造了一个Bayesian推理网。得出了基于Bayesian推理网的学习推荐算法，利用Java和MySQL对此方法进行实现，得出仿真实验的结果。6湖南师范大学硕士毕业论文本文主要工作3、构造出了一个基于CBR的Bayesian推理网模型，结合基于用户的协作过滤技术、预测评分方法、Bayesian定理进行学习推荐。利用Java和MySQL进行实现

3、，得出仿真实验的结果。7湖南师范大学硕士毕业论文Bayesian分类：其中xi是与元组ti相关的数据值，因此由P(Cj

4、xi)可以进一步计算出P(Cj

5、ti)。假设元组ti有p个独立的属性值{xi1，xi2，…，xip}。对于每个属性xik，可以很容易计算P(xik

6、Cj)，进而可以估计出P(ti

7、Cj)。8湖南师范大学硕士毕业论文知识推理模型知识推理模型9湖南师范大学硕士毕业论文Bayesian推理算法具体算法如下：1、对于学生子网中的每一个学生Ui（或用户组），在学生特征术语子网中，找出与U

8、i连接的所有学生特征术语子节点，分别为：TH1，TH2…THj（j表示有j个学生特征术语与Ui相连），且算出学习者Ui与特征术语THj的特征权重WHj。10湖南师范大学硕士毕业论文Bayesian推理算法2、对于上述1中的每一个THj，在教学方法术语子网中，找出与THj连接的所有教学方法术语子节点，分别为：TM1，TM2…TMk（k表示有k个教学方法术语与THj相连），且计算教学方法术语TMk与学生特征术语THj之间的相似度Bkj；同时，在学习资源术语子网中，找出与THj连接的所有学习资源术语子

9、节点，分别为：TR1，TR2…TRk（k表示有k个学习资源术语与THj相连），且计算学习资源术语TRk与学生特征术语THj之间的相似度Vkj；11湖南师范大学硕士毕业论文Bayesian推理算法3、重复2，直到TH1，TH2…THj全部运算完毕。4、对于上述2中的每一个TMk，在教学方法子网中，找出与TMk连接的所有教学方法子节点，分别为：M1，M2…Mm（m表示有m个教学方法与TMk相连），依据TD-IDF方法计算教学方法节点Mm与教学方法术语节点TMk的权重Amk；同时，在学习资源子网中，找

10、出与TRk连接的所有学习资源子节点，分别为：R1，R2…Rm（m表示有m个学习资源与TMk相连），依据TD-IDF方法计算学习资源节点Rm与学习资源术语节点TRk的权重Wmk；12湖南师范大学硕士毕业论文Bayesian推理算法5、重复4，直到TM1，TM2…TMk和TR1，TR2…TRk全部运算完毕。6、对于上述4中的每一个教学方法Mm，在教学方法术语子网中，找出与Mm连接的所有教学方法术语父节点，分别为：TM1，TM2…TMn，依据以上1、2、3中计算的WHj，Bkj，Ank，根据公式依次算

11、出；同时，在学习资源术语子网中，找出与Rm连接的所有学习资源术语父节点，分别为：TR1，TR2…TRn，依据以上1、2、3中计算的WHj，Vkj，Wnk，根据公式依次算出，和。13湖南师范大学硕士毕业论文Bayesian推理算法7、重复6，直到M1，M2…Mm全部运算完毕，结合用户对于节点的影响，在m个教学方法中找出后验概率最大的一个或多个，将其教学方法推荐给学生Ui；同时，在m个学习资源中找出后验概率最大的一个或多个，将其学习资源推荐给学生Ui（或用户组）。8、重复1，直到U1，U2…Un全部

12、运算完毕，即给每一个学生（或用户组）都推荐最好的学习方法和学习资源。14湖南师范大学硕士毕业论文推荐方法推荐方法推荐标准基于关键字的精确匹配考虑学习资源库和学习方法库中是否有学生特征术语的精确匹配，推荐最匹配的2种学习资源和学习方法给学生。基于关键字及学生特征权重的精确匹配考虑学习资源库和学习方法库中是否有学生特征术语的精确匹配，并根据学生学习特征的权重对节目进行加权计算，推荐最匹配的2种学习资源和学习方法给学生。基于Bayesian推理网的学习推荐算法使用Bayesian网计算学习资源和学习方