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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