【摘要】：面對海量知識資源,如何挖掘知識點與學習資源內(nèi)部的關(guān)聯(lián)關(guān)系,解決學習資源組織結(jié)構(gòu)較差、聚合性不足的問題是當前的一個研究熱點。本研究從知識與資源間的關(guān)聯(lián)關(guān)系出發(fā),通過運用語義分析、機器學習等技術(shù)探究知識資源關(guān)系,旨在實現(xiàn)知識點與學習資源的有效關(guān)聯(lián),促進知識與資源的深度聚合。首先基于語義分析技術(shù),提出一種知識資源自動關(guān)聯(lián)的混合策略,綜合運用了 LSI和LDA等文本主題模型從豐富的知識實體中挖掘出知識主題,并且將知識點和學習資源轉(zhuǎn)化為主題向量,通過向量之間的語義關(guān)聯(lián)關(guān)系,計算學習資源和知識間向量的相似度,實現(xiàn)學習資源和知識點的初步關(guān)聯(lián)。同時,因為知識點和學習資源關(guān)聯(lián)的特殊性,以及知識點的描述信息有限性,單純利用語義方式計算關(guān)聯(lián)權(quán)重,在計算結(jié)果上會存在偏差,尤其是對于部分隱性知識以及多義詞情況,實現(xiàn)知識資源有效關(guān)聯(lián)就變得更為困難。因此本研究重點提出基于眾智的關(guān)聯(lián)權(quán)重計算方法,利用學習者的語義理解能力和先驗知識,標注學習資源和知識點關(guān)聯(lián)權(quán)重,將眾人標注結(jié)果與機器學習方法相結(jié)合完成學習資源與知識點關(guān)聯(lián)標注。本研究將知識資源關(guān)聯(lián)標注工作以任務(wù)形式分配給用戶進行標注,在進行任務(wù)分配時候綜合考慮了用戶背景信息和任務(wù)信息,通過二部關(guān)聯(lián)圖方法實現(xiàn)任務(wù)和參與用戶的最優(yōu)匹配;進一步地對用戶標注的結(jié)果進行融合,運用EM算法迭代估計出任務(wù)的真實關(guān)聯(lián)權(quán)重;并且根據(jù)融合計算的結(jié)果和用戶標注結(jié)果對比評測用戶標注的置信度。通過上述提出的機制既能夠保證知識資源關(guān)聯(lián)結(jié)果融合的質(zhì)量,又能夠真實反映用戶的標注態(tài)度和能力,給知識資源關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘提供了一種新的思路。綜合運用上述提出的自動關(guān)聯(lián)和眾智關(guān)聯(lián)方法,挖掘出知識和學習資源間的關(guān)系,按照知識結(jié)構(gòu)對學習資源進行組織,將知識庫和學習資源庫構(gòu)建成一個有機的結(jié)構(gòu)化整體,實現(xiàn)知識和資源的深度聚合。并且基于上述機制設(shè)計并實現(xiàn)了知識關(guān)聯(lián)標注系統(tǒng),完成了眾智關(guān)聯(lián)標注模塊和主題圖知識聚合模塊的開發(fā)和測試工作。
【學位授予單位】：華中師范大學
【學位級別】：碩士
【學位授予年份】：2018
【分類號】：TP181;G434
【圖文】：

文章內(nèi)容結(jié)構(gòu)圖

３．３．１基于語義分析的知識資源關(guān)聯(lián)流程逡逑本部分利用學習資源和知識點的描述信息，基于語義分析技術(shù)實現(xiàn)學習資源和逡逑知識點間關(guān)聯(lián)。首先對知識點和學習習資源關(guān)聯(lián)關(guān)系進行結(jié)構(gòu)化表示，如圖３．邋２所逡逑示，知識點本身之間具有一定的關(guān)聯(lián)關(guān)系，通過主題分析可以挖掘出知識點間的知逡逑識潛在主題，自動關(guān)聯(lián)的研[偰勘曄峭ü匝白試唇蟹執(zhí)�、磩莸统计、渔熷钒櫫x銜齙炔僮鰨罷頁鲅白試垂亓鬧噸魈�，进而堕喅铬V噸魈餑詰鬧兜閿胱叔義顯唇泄亓ヅ洌業(yè)接脛釹喙氐鬧兜�，完成知识自嚧关联。辶x�，邋P貳擔苠螡竛＾邋＼廣邋雌＼＼逡逑／知識潛在挑羅邋／邐、邐、，邐ｗ、邐Ｋ逡逑資源邋ｊｌｋ邐，Ｍｋ逡逑圖３．２知識資源關(guān)聯(lián)結(jié)構(gòu)逡逑１７逡逑

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本文編號：2804072