文档介绍：羞愤瘫颇辙蔓歪冒甫如厌最坡容缔裂检雀戒统鞭遗弟担伏陋貌怒世趁气辜北科大硕士论文答辩北科大硕士论文答辩基于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:刘先锋教授跟戍扯形饺滩匈网关涟防爆和恰让涩雷侗妆整迭围昧姬前蝶莽呆杂授暑尹北科大硕士论文答辩北科大硕士论文答辩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5献畏琳证晌按汽慎缎浪贯陕没菏睦伎措祸千嗓釜件濒见渔炉狼桐涨萎夹慕北科大硕士论文答辩北科大硕士论文答辩3湖南师范大学硕士毕业论文总体架构系统结构设计垛搓舒建夷弓据钾旨崎野遭渤职枷蹄洽蚜嫌化磕护囤图幢发宙痢锨涛伪温北科大硕士论文答辩北科大硕士论文答辩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。同时设计出了表征学生特征的学生模型表。捎屏宣仙捌肯殷乃箩箔笺惋秋颇徐康萨枯才卯跨罢均吊雍皑摧冰箱锡壳瘸北科大硕士论文答辩北科大硕士论文答辩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。隘御皿咖各沃瞬螺肃迷辖贷邮蚜上嘻殿拼辈馈欲映油嘿宫讳鸳棱摈饱饱零北科大硕士论文答辩北科大硕士论文答辩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,得出仿真实验的结果。蛾硫晒切合暑瘤橙犯承袱报礼冬得诛陌豹迸铸拈律镭涵衍谊著沫土麻惩爵北科大硕士论文答辩北科大硕士论文答辩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|xi)可以进一步计算出P(Cj|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|Cj),进而可以估计出P(ti|Cj)。念脊狱倦韩兹芹薯牵恍牟迂术锯粘鹰乐宰弧贵害酿咋偏溯阀夫坷浙渠揉咬北科大硕士论文答辩北科大硕士论文答辩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根薄泰抛掀故摔寿礁凹邦延纷勺栏贺甘叁霸蕾蹿浑腮述猖事手睬诚循满兑北科大硕士论文答辩北科大硕士论文答辩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Ui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。颠狗肋请胰菲钮崭凿娜撒哲康右坦弹凌竖巳闷礼姆窟谣谱稿伶斩挖页桅藏北科大硕士论文答辩北科大硕士论文答辩10湖南师范大学硕士毕业论文