教育资源配送系统中智能化搜索的研究

教育资源配送系统中智能化搜索的研究

论文摘要

本课题主要是针对我国目前教育领域中的教育资源搜索配送现状,研究如何提高资源搜索配送的智能化水平和自主选择能力。论文首先简要介绍和分析了计算机搜索配送系统的发展历史及现状,接着对智能资源搜索配送系统中的智能资源搜索模块部分进行一些结构与技术方面的研究和探讨。整个智能资源搜索配送系统包含个性化资源构建模块、智能资源搜索模块和智能资源调度模块。其中智能资源搜索模块又包含用户子模块、信息搜索子模块和信息过滤子模块三部分。论文的重点在整个系统中的智能资源搜索模块部分,对其中的用户子模块、信息搜索子模块和信息过滤子模块进行了大量研究。在用户子模块中,使用改进的 ID3 算法提高了整个系统的学习效率;在信息搜索子模块部分,采用有限区域深度——广度优先的算法进行自主搜索,使搜索具有一定的自主性和智能性;在信息过滤模块中,利用向量空间法对信息进行个性化过滤,实现某种程度上的个性化搜索。通过本论文的研究,可以解决传统配送系统效率低下、智能不足的问题,实现教育资源配送中心的智能化管理;并加入决策支持的功能,实现了计算机辅助决策功能,达到计算机辅助决策的目的。

论文目录

  • 中文摘要
  • 英文摘要
  • 目录
  • 引言
  • 第一章 国内外教育资源配送的发展历史和现状
  • 1.1 资源配送系统的历史发展状况
  • 1.2 现有的资源智能化配送系统的不足
  • 1.3 本论文研究的重点
  • 第二章 系统总体结构及其相互关系
  • 2.1 配送系统定义以及组成
  • 2.2 用户模块与信息搜索模块的相互关系
  • 2.3 信息搜索模块与信息过滤模块的相互关系
  • 2.4 信息过滤模块与用户模块的相互关系
  • 2.5 三个模块的整体关系
  • 2.6 本章小结
  • 第三章 用户模型的建立和使用
  • 3.1 用户兴趣模型的建立
  • 3.2 利用机器学习对用户模型进行重整
  • 3.2.1 基于人工智能的用户兴趣学习机制
  • 3.2.2 ID3 机器学习算法的实现
  • 3.2.3 用户模型的重整
  • 3.3 用户模块的结构
  • 3.4 本章小结
  • 第四章 信息搜索模块
  • 4.1 三种经典的信息检索模型
  • 4.1.1 布尔模型
  • 4.1.2 向量模型
  • 4.1.3 概率模型
  • 4.1.4 结论
  • 4.2 信息搜索模块中向量空间的生成
  • 4.3 信息搜索模块的算法实现
  • 4.4 信息搜索模块的体系结构
  • 4.5 本章小结
  • 第五章 信息过滤模块
  • 5.1 信息过滤的理论知识
  • 5.2 信息过滤模块的体系结构
  • 5.3 信息过滤的具体算法:基于关键词向量的信息过滤方法
  • 5.4 本章小结
  • 第六章 实验方案
  • 6.1 系统运行环境配置
  • 6.2 系统的实现方案及性能评估
  • 6.2.1 数据仓库的设计
  • 6.2.2 模型库的设计
  • 6.2.3 主程序的设计
  • 第七章 总结与展望
  • 7.1 论文工作总结
  • 7.2 展望
  • 参考文献
  • 在学期间公开发表论文及著作情况
  • 相关论文文献

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    • [3].我国无公害蔬菜配送系统构建[J]. 物流工程与管理 2015(12)
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