| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第9-17页 |
| 1.1 研究的背景和意义 | 第9-10页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第10-13页 |
| 1.2.1 国外研究现状 | 第11-12页 |
| 1.2.2 国内研究现状 | 第12-13页 |
| 1.3 研究内容 | 第13-14页 |
| 1.4 研究方法及技术路线 | 第14-15页 |
| 1.4.1 主要研究方法 | 第14页 |
| 1.4.2 研究技术路线 | 第14-15页 |
| 1.5 文章组织结构 | 第15-17页 |
| 第2章 研究的基础理论和技术 | 第17-30页 |
| 2.1 面向教育资源的元数据 | 第17-22页 |
| 2.1.1 IEEE学习对象元数据 | 第17-18页 |
| 2.1.2 OCLC的都柏林核心元数据 | 第18-19页 |
| 2.1.3 ADL的可共享内容对象参考模型 | 第19-22页 |
| 2.2 本体与语义基本概念 | 第22-24页 |
| 2.2.1 本体的定义 | 第22-23页 |
| 2.2.2 本体论在语义元数据上的应用 | 第23-24页 |
| 2.3 资源描述框架及模式RDF(S) | 第24-27页 |
| 2.3.1 资源描述框架（RDF）的定义 | 第24页 |
| 2.3.2 RDF数据模型 | 第24页 |
| 2.3.3 RDF模式 | 第24-25页 |
| 2.3.4 XML与RDF关系 | 第25-26页 |
| 2.3.5 语义网的定义 | 第26-27页 |
| 2.4 语义网格技术概述 | 第27-28页 |
| 2.4.1 语义网格定义 | 第27页 |
| 2.4.2 本体在本文中的应用 | 第27-28页 |
| 2.5 本章小结 | 第28-30页 |
| 第3章 面向网络教育资源的语义网格构建的研究 | 第30-49页 |
| 3.1 网络教育资源描述基础理论 | 第30-31页 |
| 3.2 网络教育资源描述原则 | 第31-32页 |
| 3.3 基于RDF模型的网络教育资源描述 | 第32-38页 |
| 3.3.1 参照SCORM标准的基于RDF元数据描述模型 | 第32-36页 |
| 3.3.2 XML语言对教学资源的描述实例 | 第36-37页 |
| 3.3.3 网络教育资源本体标注实例 | 第37-38页 |
| 3.4 基于RDF元数据的网络教育资源获取 | 第38-44页 |
| 3.4.1 网络爬虫模型设计 | 第39-40页 |
| 3.4.2 页面解析过程 | 第40-41页 |
| 3.4.3 基于RDF元数据的网络教育资源的存储 | 第41-44页 |
| 3.5 面向网络教育资源的语义网格的构建 | 第44-48页 |
| 3.5.1 因素和因素空间 | 第44-45页 |
| 3.5.2 基于因素空间理论的语义网格计算模型 | 第45-48页 |
| 3.6 本章小结 | 第48-49页 |
| 第4章 面向Web元数据教育资源的聚类算法研究 | 第49-61页 |
| 4.1 教育资源的聚类分析 | 第49-51页 |
| 4.1.1 聚类分析概念 | 第49页 |
| 4.1.2 主要的聚类算法 | 第49-50页 |
| 4.1.3 传统网络教育资源聚类算法 | 第50-51页 |
| 4.2 基于语义网格计算模型的网络教育资源聚类框架 | 第51-54页 |
| 4.2.1 网络教育资源语义位置 | 第51-52页 |
| 4.2.2 网络教育资源语义聚类框架 | 第52-54页 |
| 4.3 基于语义网格的特征提取与降维研究 | 第54-58页 |
| 4.3.1 基于LSI和SOM的语义特征提取算法 | 第54-57页 |
| 4.3.2 语义特征与概念的映射 | 第57页 |
| 4.3.3 基于语义网格的语义特征约简算法 | 第57-58页 |
| 4.4 基于语义网格的Web教育资源聚类算法 | 第58-59页 |
| 4.5 本章小结 | 第59-61页 |
| 第5章 网络教育资源获取及分类算法实现 | 第61-77页 |
| 5.1 基于网络爬虫的网络教育资源获取实现 | 第61-67页 |
| 5.1.1 实验数据与实验平台 | 第61页 |
| 5.1.2 页面采集模块 | 第61-67页 |
| 5.2 教育资源领域本体库实现 | 第67-71页 |
| 5.2.1 开发平台及工具介绍 | 第67-69页 |
| 5.2.2 网络教育资源概念表与关系表设计与实现 | 第69-70页 |
| 5.2.3 基于RDF元数据的网络教育资源存储实现 | 第70-71页 |
| 5.3 基于语义网格的网络教育资源分类实现 | 第71-76页 |
| 5.3.1 文本预处理 | 第71-73页 |
| 5.3.2 特征约简实现 | 第73页 |
| 5.3.3 SOM聚类算法实现 | 第73-74页 |
| 5.3.4 效果分析与实验测评 | 第74-76页 |
| 5.4 本章小结 | 第76-77页 |
| 第6章 总结与展望 | 第77-79页 |
| 6.1 工作总结 | 第77页 |
| 6.2 工作展望 | 第77-79页 |
| 参考文献 | 第79-83页 |
| 致谢 | 第83页 |
