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基于语义的学习资源管理及利用

李艳燕  
【摘要】: 随着网络学习(e-Learning)的普及,开放式分布网络环境下有效的学习资源管理成为研究热点。作为一个重要组成部分,网络学习资源突破传统学习资源在人员、地域、时空上的多重限制,而提供大量、全面、开放的资料,为e-Learning提供了必要保障。但是,目前的网络学习资源良莠不齐、异构无序、重复建设,而且多停留在低水平的自治共享上,众多学习资源成为离散、孤立的“信息孤岛”,不能进行大范围、高效度的交换共享网络学习。另外,对于海量级增长的网络学习资源,现有的搜索引擎没有考虑语义信息和用户的个性化特征,主要基于关键字匹配来查找并返回大量的超链信息,不能为用户提供准确、个性化的学习资源,这些现象造成了学习资源和人力的严重浪费。 语义Web的基本思想是用机器可处理的语义元数据描述Web资源,使得机器能对Web资源进行自动化处理,并智能地提供语义Web服务。本文基于语义Web的思想,研究学习资源的语义表示和组织管理模型,提高学习资源的可重用性,建立异构数据源之间的语义互联,实现动态环境下学习资源的准确查找和动态聚合,为学习者提供个性化的学习服务。主要研究工作包括以下四个部分: 提出一个基于语义的学习资源组织模型,其基本思想是利用领域本体和语义链网络实现无序异构资源统一、规范、有效的组织,明确体现学习资源间的语义结构。定义了一个两层的资源空间,即知识空间和信息空间。知识空间是对信息空间内的异构资源的抽象,资源所处的位置、格式等细节是透明的,这样,知识空间可以视作对信息空间的单一语义映像。基于描述逻辑,本文给出了形式化的模型定义,该模型包括知识模式和事实库。知识模式用于描述领域概念知识,事实库是对领域资源的抽象。该资源组织模型的一个特点就是采用语义链网络来显示表示同种类型个体之间的语义关系,并给出了语义链网络设计准则和约束,推理规则和演变操作。 提出一种新的学习对象的分类方法,从学习对象用途和聚合度方面划分了四种学习对象,有利于学习对象的设计和共享,实现学习资源的高度重用和动态聚合。用软设备来封装主动学习对象,向用户主动推送个性化学习服务。另外,建立一个教育中继器来实现多个数据源之间的语义互连,其核心思想是通过各个学习数据源之间的语义关系,建立了一个超语义链网络,来支持学习资源的快速查找和共享。本文给出了发现语义链网络之间语义关系的算法。 提出了一种基于语义关系的用户兴趣模型表示方法,更准确地描述用户的兴趣。同时,给出了一个基于概念共现度来计算概念关联权值的方法,从而半自动构建用户兴趣模型。另外,本文对用户兴趣漂移问题进行了研究,采用不同方法对用户的


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