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第一部分 基础篇3

第1章 教育虚拟社区概述3

1.1教育虚拟社区发展历程3

1.2教育虚拟社区相关概念8

1.3教育虚拟社区的研究综述14

1.4本章小结17

参考文献17

第2章 教育数据挖掘概述22

2.1数据挖掘22

2.2教育数据挖掘相关概念23

2.3教育数据挖掘研究现状及趋势25

2.4本章小结26

参考文献27

第二部分 方法与应用篇31

第3章 教育数据挖掘在教育虚拟社区中的应用31

3.1教育数据挖掘32

3.2 Apriori算法在排课中的应用38

3.3 K-means算法在课程推荐中的运用44

3.4本章小结49

参考文献49

第4章 层次聚类法在虚拟学习社区中的应用研究51

4.1教育数据挖掘概述51

4.2虚拟学习社区概述53

4.3教育数据挖掘技术中的层次聚类法56

4.4层次聚类法在虚拟学习社区中的应用研究案例59

参考文献65

第5章 基于模糊综合评价的虚拟学习社区用户交互行为分析67

5.1虚拟学习社区交互理论概述68

5.2虚拟学习社区交互分析技术介绍77

5.3虚拟学习社区交互过程分析89

5.4总结与展望98

参考文献100

第6章 虚拟学习社区的网络行为过程量化与评估方法102

6.1虚拟学习社区的学习理论102

6.2网络学习社区学习模式绩效评价105

6.3综合评价方法106

6.4模糊综合评判及其在学习评价中的应用108

6.5评价因素和多层次主体指标体系的建立109

6.6网上学习活动的量化111

6.7社区学习知识水平测评113

6.8网络学习能力水平评估114

6.9等级量化模型117

6.10实例分析120

6.11本章小结123

参考文献123

第三部分 拓展篇129

第7章 基于多Agent强化学习行为控制的虚拟学习社区构建129

7.1虚拟学习社区的基本概念129

7.2人工智能研究方法概述137

7.3智能主体与多Agent技术139

7.4新型社区网络体系构思141

7.5基于强化学习算法的行为控制143

7.6 Q学习算法144

7.7系统的双层行为控制设计146

7.8基于两层Q学习算法的行为控制策略147

7.9本章小结148

参考文献148

第8章 教育虚拟学习社区群集智能系统构建研究151

8.1虚拟学习社区构建概述151

8.2复杂系统的群集智能典型算法152

8.3基于多Agent的教育虚拟社区群集智能系统构建157

8.4基于遗传模拟退火聚类算法的教学策略聚类分析162

8.5本章小结171

参考文献171

第9章 基于行为控制的虚拟学习社区兴趣构建方法研究173

9.1基于本体的向量空间模型174

9.2行为控制理论概述178

9.3基于语义网络的传感器179

9.4基于本体向量空间模型的用户兴趣特征向量的控制器183

9.5实验分析188

9.6本章小结192

参考文献193

第10章 虚拟学习社区的涌现性分析195

10.1关于虚拟学习社区195

10.2复杂系统涌现性的概念及其特征与分类196

10.3学习社区中涌现性实例分析198

10.4本章小结213

参考文献215

附录217