Learning的学习者情感建模及应用研究

  本文关键词：面向e-Learning的学习者情感建模及应用研究，由笔耕文化传播整理发布。

博硕论文分类列表

马列主义、毛泽东思想 艺术

数理科学和化学 文学

天文学、地理科学 军事

文化科学、教育体育 经济

自然科学总论 哲学

查看更多分类

论文搜索

相关论文

幼儿应该主要学习什么
认知诊断视角的地理问题解决能力评
新课程高考化学学科试题命制研究
我国中学生现代地理实践素养培养研
协同创新与高水平大学建设
一流大学个性化人才培养模式研究
对话式家长教育研究
我国回族地区高校学生自我领导力调
武汉城市蔓延及其测度研究
区域生态城镇化发展研究
新世纪以来中国参与国际经济体系变
政府植入的现代性农业改造
员工援助计划中的求助意愿及社会公
池塘大型底栖动物群落结构及其部分
PPARγ调控DsbA-L促进脂
双酚AF和全氟化合物对斑马鱼的毒
耐冷及嗜盐木聚糖酶的基因克隆、表
针刺头穴结合五脏背俞穴治疗中风后
针刺左侧阴陵泉穴对青年大脑前动脉
益气活血法治疗心肌桥患者的临床疗
防己黄芪汤对肾小球滤过屏障的保护

科目列表

博士论文    

面向e-Learning的学习者情感建模及应用研究

     论文目录

摘要第1-7页

Abstract第7-10页

目录第10-13页

图目录第13-15页

表目录第15-16页

一、绪论第16-32页

   ·研究背景与意义第16-18页

   ·国内外相关研究现状第18-28页

     ·学习者模型研究现状第18-21页

     ·学习者情感识别研究现状第21-25页

     ·文本情感分析研究现状第25-28页

   ·论文的研究目标和内容第28-30页

     ·研究目标与思路第28-29页

     ·主要的研究内容第29-30页

   ·论文的组织结构第30-32页

二、融合情感特征的学习者模型第32-47页

   ·引言第32-33页

   ·学习者模型概述第33-35页

     ·学习者模型的定义第33-34页

     ·学习者模型的分类和作用第34-35页

   ·融合情感特征的学习者模型第35-41页

     ·学习者模型的特征选择第35-36页

     ·学习者特征的形式化描述第36-41页

   ·基于微博分析的学习者情感建模框架第41-45页

     ·微博对学习者情感建模的作用第42-43页

     ·学习者与学习系统交互中的情感分析第43-44页

     ·基于微博分析的学习者情感建模过程第44-45页

   ·本章小结第45-47页

三、基于单类分类的情感型微博识别第47-60页

   ·引言第47-48页

   ·相关研究工作第48-49页

   ·非情感型微博过滤规则第49-50页

   ·基于单类分类的情感型微博识别第50-56页

     ·情感型微博样本的自动获取第51-52页

     ·情感型微博识别的特征选择第52-54页

     ·情感型微博识别的单类学习算法第54-56页

   ·实验与结果分析第56-59页

     ·非情感型微博过滤规则的检验第56-57页

     ·单类分类在情感型微博识别中的效果第57-59页

   ·本章小结第59-60页

四、基于词聚类的微博情感语义描述第60-77页

   ·引言第60-61页

   ·相关研究工作第61-63页

     ·向量空间模型第61-62页

     ·基于概念的语义表征第62-63页

   ·基于词聚类的微博情感语义描述第63-69页

     ·情感特征词的选择第64-65页

     ·基于语义相似度的特征词聚类第65-67页

     ·词簇特征的权重计算方法第67-69页

   ·实验与结果分析第69-75页

     ·实验数据和平台环境第69-70页

     ·微博情感分析实验的评价指标第70页

     ·词簇特征对微博情感语义表征的效果第70-72页

     ·不同的词簇权重计算方法的比较第72-75页

   ·本章小结第75-77页

五、基于元学习的微博情感类别判定第77-90页

   ·引言第77-78页

   ·相关研究工作第78-80页

     ·集成学习方法概述第78-79页

     ·基于集成学习的情感分析第79-80页

   ·训练分类器的统计分类算法第80-83页

     ·朴素贝叶斯分类算法第80-81页

     ·最大熵分类算法第81-82页

     ·支持向量机分类算法第82-83页

   ·基于元学习策略的微博情感分类方法第83-87页

     ·基情感分类器的产生方法第83-84页

     ·基于叠加策略的元情感分类器训练第84-86页

     ·微博情感类别的判定过程第86-87页

   ·实验与结果分析第87-89页

     ·实验设置与评价指标第87页

     ·元情感分类器与基情感分类器的性能比较第87-88页

     ·基情感分类器融合策略的比较分析第88-89页

   ·本章小结第89-90页

六、学习者情感建模的实现与应用探索第90-110页

   ·引言第90页

   ·学习者情感建模的实现第90-98页

     ·学习者微博的获取第90-92页

     ·学习者情感型微博的识别第92-95页

     ·学习者微博的情感类别判定第95-98页

   ·学习者情感建模在适应性学习系统的应用第98-108页

     ·适应性学习系统的体系结构第99-101页

     ·基于知识水平与情感状态的适应性导航第101-103页

     ·基于学习风格与情感状态的适应性资源选择第103-106页

     ·学习者情感建模在适应性学习系统中的应用案例第106-108页

   ·本章小结第108-110页

七、总结与展望第110-113页

   ·研究工作总结第110-111页

   ·下一步研究工作第111-113页

参考文献第113-123页

附录Ⅰ 攻读学位期间取得成果第123-125页

致谢第125页

论文编号BS2131804，这篇论文共125页
会员购买按0.35元/页下载，共需支付43.75元。        直接购买按0.5元/页下载，共需要支付62.5元 。

 您可能感兴趣的论文

版权申明：本目录由网站制作，本站并未收录原文，如果您是作者，，需要删除本篇论文目录请通过QQ或其它联系方式告知我们，我们承诺24小时内删除。

  本文关键词：面向e-Learning的学习者情感建模及应用研究，由笔耕文化传播整理发布。