| 摘要 | 第5-6页 |
| Abstract | 第6-7页 |
| 第一章 绪论 | 第10-18页 |
| 1.1 研究背景与意义 | 第10-11页 |
| 1.2 相关研究现状 | 第11-14页 |
| 1.3 总体研究内容和创新点 | 第14-16页 |
| 1.4 论文组织结构 | 第16-18页 |
| 第二章 相关理论介绍 | 第18-25页 |
| 2.1 学习资源构建标准 | 第18-19页 |
| 2.2 传统语义相似度计算方法 | 第19-21页 |
| 2.2.1 基于向量空间模型的相似度计算 | 第19-20页 |
| 2.2.2 基于语料库的相似度计算 | 第20-21页 |
| 2.3 众智相关概念 | 第21-23页 |
| 2.3.1 众智概念 | 第21页 |
| 2.3.2 众智任务分配机制 | 第21-22页 |
| 2.3.3 众智结果融合及质量评估 | 第22-23页 |
| 2.4 主题图理论研究 | 第23-24页 |
| 2.5 本章小结 | 第24-25页 |
| 第三章 基于资源关联的知识聚合方法 | 第25-42页 |
| 3.1 研究问题描述 | 第25页 |
| 3.2 总体研究方案 | 第25-26页 |
| 3.3 基于语义分析的学习资源与知识点自动关联 | 第26-32页 |
| 3.3.1 基于语义分析的知识资源关联流程 | 第26-28页 |
| 3.3.2 知识资源关联情景下语义相似度方法的对比分析 | 第28-30页 |
| 3.3.3 基于语义混合策略的知识资源关联 | 第30-32页 |
| 3.4 基于众智标注的学习资源与知识点关联 | 第32-39页 |
| 3.4.1 众智算法概述 | 第32-35页 |
| 3.4.2 标注任务分配机制 | 第35-36页 |
| 3.4.3 众智结果整合及用户置信度评测 | 第36-39页 |
| 3.5 基于知识资源关联的知识聚合机制 | 第39-40页 |
| 3.5.1 基于知识资源关联的主题图构建 | 第39-40页 |
| 3.5.2 知识聚合 | 第40页 |
| 3.6 本章小结 | 第40-42页 |
| 第四章 知识关联标注系统的设计与实现 | 第42-51页 |
| 4.1 系统架构设计 | 第42-45页 |
| 4.1.1 客户端功能模块设计 | 第43-44页 |
| 4.1.2 服务端结构设计 | 第44-45页 |
| 4.1.3 数据库设计 | 第45页 |
| 4.2 众智关联标注 | 第45-48页 |
| 4.2.1 任务分配模块 | 第45-46页 |
| 4.2.2 用户标注模块 | 第46-47页 |
| 4.2.3 标注结果融合模块 | 第47页 |
| 4.2.4 标注信息可视化模块 | 第47-48页 |
| 4.3 基于主题图的知识聚合可视化 | 第48-50页 |
| 4.3.1 知识学习资源自动关联模块 | 第48-49页 |
| 4.3.2 知识资源关联可视化呈现模块 | 第49-50页 |
| 4.4 本章小结 | 第50-51页 |
| 第五章 系统测试 | 第51-59页 |
| 5.1 测试目标及环境 | 第51页 |
| 5.2 功能测试 | 第51-56页 |
| 5.3 性能测试 | 第56-57页 |
| 5.4 测试结果及分析 | 第57-59页 |
| 第六章 总结与展望 | 第59-61页 |
| 6.1 论文总结 | 第59-60页 |
| 6.2 工作展望 | 第60-61页 |
| 参考文献 | 第61-65页 |
| 攻读硕士期间个人成果 | 第65-66页 |
| 致谢 | 第66页 |