基于移動agent的web教育資源發(fā)現(xiàn)方法研究_第1頁
已閱讀1頁,還剩47頁未讀 繼續(xù)免費閱讀

下載本文檔

版權說明:本文檔由用戶提供并上傳,收益歸屬內容提供方,若內容存在侵權,請進行舉報或認領

文檔簡介

1、I 基于移動 Agent 的 Web 教育資源發(fā)現(xiàn)方法研究 摘要 近年來, 隨著計算機技術的不斷發(fā)展,不僅 Web 教育資源的存儲量呈指數(shù)級增長,而且其受污染程度也日益加劇。如何從海量的資源中發(fā)現(xiàn)用戶所需要的 Web 教 育資源成為當前教育界的一個新挑戰(zhàn)。Web 教育資源是指以數(shù)字信號為信息,在互聯(lián)網(wǎng)上共享的具有教育價值的所有信息資源。Web 教育資源具有共享性、智能化、 跨平臺等特點。為了在規(guī)模日益龐大的 Web 教育資源中發(fā)現(xiàn)既與用

2、戶的文化背景、 個人興趣、研究領域相契合的,又符合用戶所需要的高可信的教育資源,本文主要從 Web 教育資源的預選擇、分層、Rank 等方面展開了研究。 本論文的主要工作體現(xiàn)在以下三個方面: (1)提出了一種移動 Agent 的結構模型。此模型中移動 Agent 結構是由環(huán)境交互模塊、安全監(jiān)控模塊、任務求解模塊、路由策略、信息庫和條件狀態(tài)集這六個相互關聯(lián)的模塊組合而成的。其條件狀態(tài)集有創(chuàng)建、就緒、傳輸、運行、阻塞、退出 六種狀態(tài)。 (

3、2)提出了一種 Web 教育資源預選擇分層模型。此模型是基于移動 Agent 的兩層過濾模型,先根據(jù)語義相似度進行分類篩選,再根據(jù)機器學習中 Q 學習過濾算 法,對 Web 教育資源進行二次篩選。 (3)提出了一種 Web 教育資源 Rank 算法。此算法根據(jù)模糊集中的 Euclid 模糊度和 RSS 聚合技術發(fā)現(xiàn)用戶所需要的 Web 教育資源。首先,采用 RSS 文檔聚合 技術快速匯聚用戶需要的教育資源。其次,通過模糊集中的 Eucl

4、id 模糊度刻畫查詢內容與資源之間相關聯(lián)的模糊度。 最后得到滿足 Web 教育資源終端用戶的個性化資源。 最后設計開發(fā)了 Web 教育資源自動獲取原型系統(tǒng),運用本文所提出的算法,實現(xiàn)了從海量的 Web 教育資源中獲取到用戶所需要的 Web 教育資源的功能,用戶 服務質量得到了很大的提高。 關鍵詞: 關鍵詞:移動 Agent,Web 教育資源,語義相似度,機器學習,模糊集,RSS,發(fā)現(xiàn)方法 III 目 錄 第一章 緒論..........

5、................................................. 1 1.1 研究背景和意義 ....................................................................................................... 1 1.2 國內外研究進展 .....................................

6、.................................................................. 2 1.3 研究內容和成果 ....................................................................................................... 4 1.4 論文的結構安排 ....................

7、................................................................................... 5 第二章 相關理論與技術................................................. 6 2.1 AGENT 理論 ..........................................................

8、.................................................. 6 2.1.1 Agent 概述 .......................................................................................................... 6 2.1.2 移動 Agent 理論 .......................

9、......................................................................... 7 2.1.3 移動 Agent 結構模型 ........................................................................................ 8 2.2 Web 教育資源 ...................

10、........................................................................................ 9 2.2.1 Web 教育資源概述 ............................................................................................ 9 2.2.2 移動 Agent 的

11、 Web 教育資源分層模型 ......................................................... 12 2.3 資源發(fā)現(xiàn)方法 ........................................................................................................ 14 2.3.1 預選擇分層模型 ............

12、................................................................................. 14 2.3.2 Rank 方法 ......................................................................................................... 15 2.4 本章小結 ...

13、............................................................................................................. 16 第三章 基于移動 Agent 的 Web 教育資源預選分層模型...................... 17 3.1 基于語義相似度的過濾算法 .................................

14、................................................ 17 3.2 基于 Q 學習的過濾算法 ........................................................................................ 19 3.3 實驗驗證及結果分析 .............................................

15、............................................... 21 3.4 本章小結 ................................................................................................................. 24 第四章 基于移動 Agent 的 Web 教育資源的發(fā)現(xiàn)方法............

16、............ 25 4.1 基于模糊集的 Web 教育資源 Rank 算法 ............................................................. 25 4.2 基于 RSS 的 Web 教育資源 Rank 算法 ................................................................ 26 4.3 基于模糊集和

17、RSS 的 Web 教育資源 Rank 算法實驗分析 ................................ 28 4.4 本章小結 ................................................................................................................ 31 第五章 Web 教育資源自動獲取原型系統(tǒng) .........

18、......................... 32 5.1 實驗環(huán)境 ................................................................................................................ 32 5.2 系統(tǒng)體系結構 ......................................................

19、.................................................. 32 5.3 系統(tǒng)模塊功能 ........................................................................................................ 35 5.4 系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫設計及主界面 .............................

20、....................................................... 36 5.5 本章小結 ................................................................................................................ 38 第六章 總結與展望...........................

溫馨提示

  • 1. 本站所有資源如無特殊說明,都需要本地電腦安裝OFFICE2007和PDF閱讀器。圖紙軟件為CAD,CAXA,PROE,UG,SolidWorks等.壓縮文件請下載最新的WinRAR軟件解壓。
  • 2. 本站的文檔不包含任何第三方提供的附件圖紙等,如果需要附件,請聯(lián)系上傳者。文件的所有權益歸上傳用戶所有。
  • 3. 本站RAR壓縮包中若帶圖紙,網(wǎng)頁內容里面會有圖紙預覽,若沒有圖紙預覽就沒有圖紙。
  • 4. 未經(jīng)權益所有人同意不得將文件中的內容挪作商業(yè)或盈利用途。
  • 5. 眾賞文庫僅提供信息存儲空間,僅對用戶上傳內容的表現(xiàn)方式做保護處理,對用戶上傳分享的文檔內容本身不做任何修改或編輯,并不能對任何下載內容負責。
  • 6. 下載文件中如有侵權或不適當內容,請與我們聯(lián)系,我們立即糾正。
  • 7. 本站不保證下載資源的準確性、安全性和完整性, 同時也不承擔用戶因使用這些下載資源對自己和他人造成任何形式的傷害或損失。

評論

0/150

提交評論