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異構(gòu)學習資源庫融合及跨庫檢索設計與實現(xiàn)

發(fā)布時間:2024-05-22 00:19
  近年來,隨著計算機網(wǎng)絡技術的不斷發(fā)展,越來越多的用戶傾向于在網(wǎng)絡上查找所需的資源,這種現(xiàn)象從某種程度促進了以網(wǎng)絡為載體的各類學習資源庫的發(fā)展,以此同時,針對不同種類的學習資源開發(fā)的系統(tǒng)也越來越多。在這種情況下,用戶要想查找某一資源,就得不斷地登錄各個不同的資源檢索系統(tǒng),這樣不僅會大量地浪費了學習者的時間,而且整個檢索過程的效率也非常不理想。本課題通過對異構(gòu)學習資源庫融合及跨庫檢索設計與實現(xiàn),最終為用戶提供了一個統(tǒng)一檢索平臺,該平臺檢索界面上提供了統(tǒng)一檢索入口,用戶只需要登錄一次,便可以透明化、一站式地查詢到不同資源庫中的信息資源。首先,對異構(gòu)學習資源庫融合及跨庫檢索技術的國內(nèi)外現(xiàn)狀進行了研究,總結(jié)出目前實現(xiàn)資源融合及跨庫檢索有三種實現(xiàn)的模式。在此背景下,簡要闡述了相關的理論和主要的技術,為后面系統(tǒng)的詳細設計及具體實現(xiàn)提供了理論和技術支持。其次,提出了實現(xiàn)異構(gòu)學習資源庫融合及跨庫檢索的關鍵機制和策略。主要從分布式異構(gòu)數(shù)據(jù)源匯聚、面向多數(shù)據(jù)源的檢索命令轉(zhuǎn)換和檢索結(jié)果的融合及去重排序優(yōu)化處理三個方面給出了具體的解決機制和策略。再次,對系統(tǒng)總體構(gòu)架以及系統(tǒng)功能進行了設計,并且詳細地對系統(tǒng)主要模...

【文章頁數(shù)】:58 頁

【學位級別】:碩士

【部分圖文】:

圖31分布式異構(gòu)資源庫匯聚架構(gòu)

圖31分布式異構(gòu)資源庫匯聚架構(gòu)

三由于本課題提出的跨庫檢索的數(shù)據(jù)資源是預先融合好的映射關系數(shù)以在整個檢索過程中會涉及到下面三個問題,即外來第三方資源庫數(shù)據(jù)到本地?檢索條件輸入后怎么轉(zhuǎn)換為適合各個數(shù)據(jù)庫的語言指令?檢索果如何融合以去重排序優(yōu)化后返回給用戶?針對這三個關鍵問題,本課三個專門的關鍵機制及策略,分別為分....


圖3.2面向多數(shù)據(jù)源的檢索命令轉(zhuǎn)換模塊實現(xiàn)過程圖

圖3.2面向多數(shù)據(jù)源的檢索命令轉(zhuǎn)換模塊實現(xiàn)過程圖

碩士學位論文??MASTER?S?THESIS??3.2面向多數(shù)據(jù)源的檢索命令轉(zhuǎn)換機制??在信息指令檢索的整個過程中,檢索表達式的處理過程可以體現(xiàn)出檢索的好壞[39]。本課題的檢索指令轉(zhuǎn)換模塊的主要功能是處理用戶輸入的不同檢件,將這些條件“翻譯”成符合檢索系統(tǒng)要求的檢索表達式,通....


圖3.?3檢索結(jié)果融合示意圖??,?檢索出不同的1^°1£值,不同name值如??

圖3.?3檢索結(jié)果融合示意圖??,?檢索出不同的1^°1£值,不同name值如??

檢索結(jié)果融合策略的基本原理為首先將不同資源庫查詢出來的結(jié)果,彳艮據(jù)檢??索字段在映射規(guī)則關系數(shù)據(jù)庫中對應的字段,然后以該字段為屬性標簽建立XML??統(tǒng)一結(jié)構(gòu)的文檔,屬性標簽的值為不同檢索結(jié)果。具體示意圖如下圖3.3所示:??|?I?.?namei?冬??|?name為展性名??;....


圖3.?4檢索結(jié)果的優(yōu)化處理??具體實施策略如下:??1、通過指令檢索模塊獲得檢索結(jié)果,本系統(tǒng)的檢索結(jié)果是學習資源的題目,??記習瀏,為下次檢索相同內(nèi)容積累經(jīng)??

圖3.?4檢索結(jié)果的優(yōu)化處理??具體實施策略如下:??1、通過指令檢索模塊獲得檢索結(jié)果,本系統(tǒng)的檢索結(jié)果是學習資源的題目,??記習瀏,為下次檢索相同內(nèi)容積累經(jīng)??

本課題設計了合適的去重排序優(yōu)化策略,目的就是讓用戶在短時間內(nèi)??看到自己想要的檢索結(jié)果,從而提高檢索效率。本系統(tǒng)的檢索結(jié)果是學習資源的??題目,為了提高檢索效率,需要對檢索結(jié)果進行去重排序優(yōu)化,具體如下圖3.4??所示:??檢索結(jié)果??^?■空間向量模型??!???????文本相....



本文編號:3980123

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