面向教育资源的智能搜索平台的研究与应用

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1、面向教育资源的智能搜索平台的研究与应用朱远芳2016年1月中图分类号：TP391.3UDC分类号：004.8面向教育资源的智能搜索平台的研究与应用作者姓名朱远芳学院名称计算机学院指导教师宋晔(副教授)答辩委员会主席朱振峰(教授)申请学位工学硕士学科专业计算机科学与技术学位授予单位北京理工大学论文答辩日期2016年1月TheResearchandApplicationofIntelligentSearchPlatformforEducationalResourcesCandidateName:ZhuYuanfangFacultyMento

2、r:SongYeDegreeby:BEIJINGINSTITUTEOFTECHNOLOGYTheDateofDefence:January,2016研究成果声明本人郑重声明：所提交的学位论文是我本人在指导教师的指导下进行的研究工作获得的研究成果。尽我所知，文中除特别标注和致谢的地方外，学位论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得北京理工大学或其它教育机构的学位或证书所使用过的材料。与我一同工作的合作者对此研究工作所做的任何贡献均已在学位论文中作了明确的说明并表示了谢意。特此申明。签名：日期：北京理工大学硕士学位论文摘

3、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

4、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

5、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-IDFI北京理工大学硕士学位论文AbstractTaking"theresearchandapplicationofthekeytechnologiesofnetworkvideoonlineeducationandtrainingbasedoncloudplat

6、form"asbackground,thispaperstudiestherelevanttechnologiesoftheintelligentsearchoftheeducationalresourcesbasedontext,includingtwoaspects:thesearchofeducationalresourcesandtheautomaticclassificationofeducationalresources.Intermsofsearch,thispaperfocusesonthebuilt-inscoring

7、rulesofSolrsearchengine.Totheproblemthatthetitlesandtagswithhigherresourcecharacterizationcapabilitiesaresetthesameweightwithcontents,whichleadstolowutilizationrateofinformationandlowaccuracyrateofthefrontrowsearchresults,givetheresourcetitlesandtagshigherdomainstimulati

8、ngfactortoupdatethenormalizationfactor,andusethepriorityinformationoftagkeywordstoestablishthenewtermfr