【摘要】：智能教學系統(tǒng)通過搜索網(wǎng)頁關鍵詞獲取教學資源時,由于存在許多具有相同關鍵詞的垃圾網(wǎng)頁的影響,使得教學資源較難從海量網(wǎng)頁信息中快速挖掘出來,傳統(tǒng)的關鍵詞查找方法受垃圾網(wǎng)頁的影響使得搜索量過大,造成智能教學資源獲取的及時性不高。為此,提出Web信息抽取技術應用在智能教學資源挖掘中。根據(jù)教學資源獲取要求批量獲取相關Web網(wǎng)頁,利用Xpath語言結(jié)合搜索請求和網(wǎng)頁主題信息塊特征對Web網(wǎng)頁進行清洗,然后根據(jù)Web文本特征模型挖掘出教學所需的資源。仿真實驗表明,這種方法能夠有效克服垃圾網(wǎng)頁地干擾,快速完成教學資源地挖掘,取得了滿意的結(jié)果。
[Abstract]:When the intelligent teaching system acquires teaching resources by searching for web keywords, because of the influence of many garbage pages with the same keywords, it is difficult for teaching resources to be quickly excavated from the massive web pages. The traditional keyword search method is influenced by spam web pages, which makes the search amount too large, resulting in a lack of timeliness in the acquisition of intelligent teaching resources. Therefore, this paper puts forward the application of Web information extraction technology in intelligent teaching resource mining. According to the requirements of obtaining teaching resources, the relevant Web pages are obtained in batches, and the Web pages are cleaned by XPath language combined with search requests and the features of web pages' subject information blocks, and then the resources needed for teaching are mined according to the Web text feature model. The simulation results show that this method can effectively overcome the interference of garbage web pages and quickly complete the mining of teaching resources with satisfactory results.
【作者單位】： 北京聯(lián)合大學師范學院;
【分類號】：TP393.092

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本文編號：2119759