面向教育资源的智能搜索平台的研究与应用

发布时间：2017-05-13 06:12

  本文关键词：面向教育资源的智能搜索平台的研究与应用，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：本文以“基于云平台的网络影视在线教育培训关键技术研究与应用”项目为背景,研究基于文本的教育资源智能搜索相关技术,主要包括教育资源的搜索和教育资源的自动分类两方面内容。在搜索方面,本文重点对Solr搜索引擎的内置评分规则进行了分析研究,针对不同检索域权重相同造成标题和标签较高的资源表征能力没有被充分利用而使前排搜索结果准确率低的问题,赋予资源标题和标签较高的域激励因子来更新标准化因子,并利用标签关键字的优先级信息建立新的词频统计模型,有效改进了资源的综合评分规则,提高了前排搜索结果的准确率。在分类方面,本文重点对基于文本的自动分类算法进行了研究改进,利用资源标题、简介大纲和标签中特征项词频的加权和构造特征项词频过渡模型,利用标签中特征项的位置信息建立重要度系数,将两者结合提出了一种新的文本量化模型,利用资源的文本量化结果初始化SVM分类算法训练分类模型,实现了资源的多类分类,最终达到了整合资源类别结构的目的。论文首先概述了搜索引擎、文本量化、特征选择、文本分类算法等相关理论技术。其次,对面向教育资源的智能搜索平台进行了整体设计,对平台中基于Solr的垂直搜索引擎系统和基于SVM的资源自动分类系统的设计与实现进行了详细阐述,对Solr搜索引擎技术、中文分词技术和SVM的训练过程进行了探索研究。再次,重点对基于关键字优先级改进的Solr评分规则和基于向量空间模型改进的资源自动分类算法进行了详细论述。然后,分别对系统的检索和分类功能进行了实验测试和结果分析。最后,对论文中的各项工作进行了总结。
【关键词】：智能搜索 教育资源 评分规则 自动分类 TF-IDF
【学位授予单位】：北京理工大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2016
【分类号】：TP393.09
【目录】：

• 摘要5-6
• Abstract6-10
• 第1章 绪论10-16
• 1.1 研究背景和目的10-11
• 1.2 国内外研究现状及发展趋势11-13
• 1.3 研究内容13-14
• 1.4 本文组织结构14-16
• 第2章 相关理论与技术16-22
• 2.1 搜索引擎16-17
• 2.2 文本自动分类17-21
• 2.2.1 文本量化19
• 2.2.2 特征选择19-20
• 2.2.3 文本自动分类算法20-21
• 2.2.4 分类性能评估标准21
• 2.3 本章小结21-22
• 第3章 面向教育资源的智能搜索平台设计与实现22-38
• 3.1 面向教育资源的智能搜索平台设计22-24
• 3.2 基于Solr的垂直搜索引擎系统24-35
• 3.2.1 Solr搜索引擎研究24-28
• 3.2.2 中文分词研究28-30
• 3.2.3 基于Solr的检索系统设计30-32
• 3.2.4 基于Solr的检索系统实现32-35
• 3.3 基于SVM的资源自动分类系统35-37
• 3.4 本章小结37-38
• 第4章 Solr评分规则和分类算法的改进38-46
• 4.1 基于关键字优先级改进的搜索评分规则38-41
• 4.1.1 Solr评分公式研究38-39
• 4.1.2 Solr评分规则改进与实现39-41
• 4.2 基于向量空间模型改进的资源自动分类算法41-45
• 4.2.1 向量空间模型研究41-42
• 4.2.2 TF-IDF公式改进42-44
• 4.2.3 资源自动分类算法实现44-45
• 4.3 本章小结45-46
• 第5章 实验结果及分析46-62
• 5.1 实验数据集46-47
• 5.2 资源检索实验结果及分析47-52
• 5.2.1 评估标准47
• 5.2.2 运行效果47-49
• 5.2.3 结果对比49-52
• 5.3 资源自动分类实验结果及分析52-61
• 5.3.1 评估标准52
• 5.3.2 对比算法和参数设定52-53
• 5.3.3 实验结果与分析53-61
• 5.4 本章小结61-62
• 结论62-63
• 参考文献63-67
• 攻读学位期间发表论文与研究成果清单67-68
• 致谢68

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本文编号：361768