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基于本體的語義檢索在網絡教育資源中的應用研究

論文編號: 所屬欄目:計算機網絡 發布日期:2016年01月07日 論文作者:

這篇計算機網絡管理論文發表了基于本體的語義檢索在網絡教育資源中的應用研究,隨著信息技術的高科技化,本體已經廣泛的應用于計算機工程領域,用來實現知識上的共享和交互。本文主要研究的是描述特定領域中的概念和概念問的關系的領域本體。
 

計算機網絡管理論文

關鍵詞:計算機網絡管理論文,網絡教育資源

在教育領域數字化步伐迅速加快,數字化的教育資源呈現井噴式增長的今天,越來越多的用戶通過網絡來學習和研究,這種教育方式也呈現出無限性和復雜性的特征。傳統的信息檢索是采用基于關鍵字的匹配方式的方法,這種檢索在覆蓋率與檢索精度等方面存在一定的缺陷,檢索結果的準確率比較低,不能很好地滿足用戶的個性化信息需求。如何能讓用戶快速高效檢索到符合需求的信息成為網絡學習領域中急需解決的問題。具體研究內容如下所述。

1 領域本體構建研究

對本體論和語義檢索進行深入學習,結合網絡的教育資源建設元數據規范,構建領域本體,為語義檢索奠定堅實基礎。

1.1 對本體的基本概述

1.1.1 本體概念

本體的概念是把現實客觀存在的事物經過分解成基本的組成部分之后研究它抽象的本質特征。

1.1.2 分類

本體按照功能領域,根據由低到高的程度,把本體分成如下四類:

1)頂級本體

2)領域本體

3)任務本體

4)應用本體

1.2 如何構建領域本體

由于不同學科領域的具體工程不同,構建本體的方法也各有不同,本體的構造方法有很多種都是可行的,其中得到廣泛應用的有骨架法、七步法、IDEF-5方法、TOVE企業建模法。另外,在實際工程構建本體時,通常在構建規則的指引下,根據具體情況的需求,尋求探索出符合自身要求的具體方法。

1.3 構建教育資源本體的過程

無論本體采用什么樣的方法都基本符合Gurber提出的5條本體構造的規則:

1)明確性與客觀性:在自然語言的描述下給出術語較為明確和客觀的語義概念。

2)完整性:本體中的概念是能表達特定術語集合的完整含義。

3)一致性:知識推理所產生的結果與術語含義達到基本的語義一致。

4)最大單向可擴展性:在向本體中增加通用術語和專用術語的過程中,不輕易修改原有術語及其含義以保證原有文件的敏感性。

5)最少約束:應盡可能減少對建模對象的約束條件。

同時,本文在網絡教育資源本體的構造中,結合軟件工程思想和問題的實際情況,設計出本體構建的實際步驟。實際構造步驟分為:設計與準備階段、本體構造階段、測試階段、維護與進化階段。

2 語義相似度計算方法的研究

2.1 語義相似度的概念

語義相似度是指兩概念在意義上的一致程度,在本體樹中可以利用兩個概念間的語義距離來進行衡量。在本文知識點本體中,知識點間相似度主要是通過蘊含關系體現。由于所有知識點位于本體概念樹的最底層,因此上述構建的知識層次網絡中,影響語義相似度的因素我們主要考慮如下幾點:語義距離、關系類型、節點密度、語義重合度。

2.2 語義相似度的算法

語義相似度算法的語義檢索的核心,是進行語義匹配的基礎。其主要是利用本體理論對檢索詞進行語義化處理形成查詢向量,通過對查詢向量與資源向量相似度進行計算實現語義檢索的匹配。設計一種詞語間的語義相似度的計算方法,并將算法用在構建本體階段,計算候選名詞詞條之間的語義相似度,由此確定本體中的概念,輔助本體的構建過程。

3 語義檢索模型的設計及優化

3.1 語義檢索概念

語義檢索是在語義網上進行查詢檢索的技術,又把語義檢索稱為概念匹配,在語義網中傳輸、存儲的數據不但要給用戶顯示出來,而且還要求讓機器進行“理解、分析”,即匹配在語義上相同、相近、相包含的詞語。例如,用戶需要檢索“操作系統”,“UNIX、LINUX、WINDOWS”也是與之相匹配的詞語。與傳統的檢索技術相比,它能提高檢索的精度和覆蓋率,減少了不相關冗余的返回結果。

3.2 語義檢索模型的設計及優化

本文在研究知識點本體構建、語義關聯度計算方法相關技術的基礎上,結合教學領域,建立一個基于本體的教育資源語義檢索模型。同時,理論與實踐相結合,初步設計實現了教育資源語義檢索系統,并將之投入到實際平臺應用中,預期會取得了較好的檢索效果。

通過分析教育資源知識點本體的語義相關性特點提出了一種基于知識點本體的語義相似度的計算方法。該方法通過將概念間關系進行分離,利用概念層次結構和關聯關系并考慮多種影響因素(如語義距離、節點密度等)分別計算語義相似度,進而綜合量化成語義關聯度。利用前兩步的成果,設計一個語義檢索模型,將準確的查詢結果反饋給用戶。


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