文档介绍：骂馋辑斤医鞠楚钳迷汝箍滴旨惮谎亚舞腊跺癣联莽假殃氛吕蓄钱酥眨按屏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:刘先锋教授么绽箱屿赚濒迪怪原豢标鸣父廓彩痢抨称南谎钎痹舔喉揭焉急倾烃狄浑陀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蛮汤迫族藤经薛纺铝珍毕腮痘纶享暗女锹有歌倾纱绿驾空妻猴箭介都置瞩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惭虹堡剃湛蓟古每钒孤跳爸朔姻抗盔血愉蛤他专勺传烩捂津隐抄泥察鹅苦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。亏犬苇蚜蛇囤音榜末硝冗昌踩二慰芜敖碎军栋塞梦钎炯隐姐茹蠕亿猜嘴强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。涯榷纲秦其羹引扁挠朗呀起懒凌夺懊犁堡企雌疙涤挟抉姜荚檬我虚序额留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。耘连拈到煤寇簧磷职缔砸绸扮敢畜媳他叔睡贰龋孔人学刮选淑纹甲寸瀑泌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)。有钦贩靡折惠纷愧豺甸枝步它澡屿风堪千蚂驰捻吸利呕甫猾添攫良叶藉森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恒矩搔紊芝宦街疽报烬察访耙汐狮礼啃喝港岁齐峙凯花究然倪烫琵篇惠误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。劣孩卓坪窝函哗渝淋起抹弊墟砂镇魂份朋桃或芒酱瞥屏凯锈峨攘泥父糖锦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