程序设计海量题解知识联系发现研究

论文摘要

目前,在Web网上有很多程序设计资源,如海量的题库放在各大程序设计OJ （On-line Judge）系统上,为人熟知的OJ系统如HDU（杭州电子科技大学的在线评测系统）、POJ（北京大学的在线测评系统）、ZOJ（浙江大学的在线评测系统）,国外比较有名的OJ系统有UVA（西班牙的瓦拉多利德大学在线评测系统）等等,每一个OJ系统上都有几千道ACM题目；与此同时Web网上也存在一些程序设计选手或爱好者所写的海量题解资源,但是令人遗憾的是,这些海量题解资源目前没有得到很好地组织并被广大程序设计学习爱好者所使用。本文的研究结合了国家自然科学基金项目（项目名称：网络知识互联结构自主发育模型研究,项目编号：60973121）,把要解决的问题更加具体化,将研究的范围定位为Web网中知识资源的一个实例：Web网中程序设计中的知识资源。将分布在Web网中各个OJ系统上的题目及其对应的海量题解资源联系起来,并识别出这些题解资源蕴含的程序设计知识。然后根据知识点的常用程度以及题目的难易程度对题解资源进行分类排序,以更好地服务于程序设计教学。本文按如下步骤展开：第一步,获取网络中的程序设计资源,先获取OJ系统上的题目信息,然后定义的搜索关键字规则,结合搜索引擎去搜索这些应用规则得到的关键字,去获得题解报告的URL,最后根据题解报告的URL获得题解报告；第二步,针对ACM/ICPC要求的数据结构、基础数学和算法设计知识点,收集和整理和它们相关的名称和别名,包括中英文名称,建立程序设计知识专家库。第三步,依据程序设计知识专家库,应用识别算法对题解报告进行知识识别,获取其中蕴含的程序设计知识。然后将知识识别得到的各个题目题解报告蕴含的程序设计知识集合作为题目的解题特征,综合各个题目的解题特征形成程序设计常用解题特征,并根据这一特点以及题目的难度对题解资源进行分类排序。

论文目录

• 摘要
• ABSTRACT
• 第1章 绪论
• 1.1 引言
• 1.2 课题背景及意义
• 1.3 课题的研究内容
• 1.4 课题的解决方案
• 1.5 论文的组织结构
• 1.6 本章小结
• 第2章 相关概念与术语
• 2.1 知识发现历史
• 2.2 知识发现研究现状
• 2.3 联系发现
• 2.4 本章小结
• 第3章 自动化获取程序设计资源
• 3.1 引言
• 3.2 获取OJ系统上题目信息
• 3.3 获取题目在不同OJ系统上的编号和ACCEPTED值
• 3.4 定义搜索关键字规则
• 3.5 获取题目的题解报告URL
• 3.6 获取题目的题解报告
• 3.7 本章小结
• 第4章 程序设计资源相关结果分析
• 4.1 实验源数据的选取
• 4.2 获取的程序设计资源结果分析
• 4.3 本章小结
• 第5章 程序设计知识联系发现
• 5.1 引言
• 5.2 建立程序设计知识的专家库
• 5.3 识别算法
• 5.4 根据程序设计常用解题特征对题解报告进行分类排序
• 5.5 结果分析
• 5.6 本章小结
• 第6章 相关实验的设计与实现
• 6.1 开发环境和工具
• 6.2 代码文件与功能函数说明
• 6.3 本章小结
• 第7章 结束语
• 7.1 研究工作总结
• 7.2 研究贡献及创新
• 7.3 未来工作展望
• 参考文献
• 附录A 程序设计知识专家库
• 附录B 程序设计知识点权值表
• 附录C 序列
• 攻读学位期间的研究成果目录
• 致谢