| 摘要 | 第1-7页 |
| ABSTRACT | 第7-13页 |
| 1 引言 | 第13-31页 |
| ·论文的研究背景 | 第13-14页 |
| ·应用背景 | 第13页 |
| ·专业领域背景 | 第13-14页 |
| ·论文的研究意义 | 第14页 |
| ·论文研究的必要性 | 第14-15页 |
| ·论文主要研究内容 | 第15-16页 |
| ·国内外研究现状 | 第16-22页 |
| ·国内研究现状 | 第16-18页 |
| ·国外研究现状 | 第18-22页 |
| ·本体技术 | 第22-28页 |
| ·本体的定义 | 第22-23页 |
| ·本体的分类 | 第23-24页 |
| ·本体的描述语言 | 第24-26页 |
| ·本体的开发方法与开发工具 | 第26-28页 |
| ·计算机支持的协同学习CSCL | 第28-30页 |
| ·CSCL 的基本概念 | 第28-29页 |
| ·CSCL 的特点 | 第29页 |
| ·CL 和CSCL 的理论基础 | 第29-30页 |
| ·本章小结 | 第30-31页 |
| 2 学习服务概述 | 第31-50页 |
| ·Web 服务 | 第31-35页 |
| ·Web 服务概述 | 第31-32页 |
| ·语义 Web 服务 | 第32-35页 |
| ·学习服务 | 第35-40页 |
| ·学习服务的定义 | 第35-36页 |
| ·学习服务的特点 | 第36-37页 |
| ·学习服务本体 | 第37-40页 |
| ·学习服务的发现 | 第40-45页 |
| ·学习服务发现模式 | 第40-42页 |
| ·学习服务发现的信息流动 | 第42-43页 |
| ·学习服务发现的种类 | 第43-44页 |
| ·学习服务发现的评价 | 第44-45页 |
| ·学习服务的匹配 | 第45-49页 |
| ·学习服务匹配类型 | 第45-47页 |
| ·功能属性匹配 | 第47页 |
| ·文本描述匹配 | 第47-49页 |
| ·本章小结 | 第49-50页 |
| 3 基于二部图的学习服务发现算法 | 第50-65页 |
| ·二部图理论 | 第50-53页 |
| ·学习服务属性匹配度 | 第53-54页 |
| ·构建学习服务二部图 | 第54-55页 |
| ·基于二部图的学习服务匹配算法 | 第55-60页 |
| ·设计二部图权值 | 第55-56页 |
| ·设计基于二部图的学习服务匹配算法 | 第56-58页 |
| ·计算完全匹配 | 第58-59页 |
| ·匈牙利算法 | 第59-60页 |
| ·属性扩展 | 第60页 |
| ·实验分析 | 第60-63页 |
| ·实验环境 | 第60-61页 |
| ·实验1 及结果分析 | 第61-62页 |
| ·实验2 及结果分析 | 第62-63页 |
| ·本章小结 | 第63-65页 |
| 4 基于粗糙集理论的学习服务发现算法 | 第65-80页 |
| ·粗糙集理论概述 | 第65-67页 |
| ·基于粗糙集理论的学习服务匹配 | 第67-74页 |
| ·基于粗糙集理论的学习服务发现概念模型 | 第67-68页 |
| ·基于粗糙集理论的学习服务发现结构模型 | 第68-69页 |
| ·请求学习服务预处理 | 第69页 |
| ·发布学习服务的不相关属性约减 | 第69-70页 |
| ·发布学习服务的依赖属性约减 | 第70-72页 |
| ·学习服务功能属性的匹配 | 第72-74页 |
| ·一个实例 | 第74页 |
| ·实验结果 | 第74-77页 |
| ·实验环境 | 第74-75页 |
| ·学习服务发现的查全率和查准率 | 第75-76页 |
| ·学习服务发现的效率 | 第76-77页 |
| ·eLSDA-BG 算法与 eLSDA-RS 算法的对比 | 第77-78页 |
| ·本章小结 | 第78-80页 |
| 5 基于用户满意度的学习服务发现算法 | 第80-94页 |
| ·研究概述 | 第80页 |
| ·学习服务描述模型 | 第80-81页 |
| ·基于用户满意度的学习服务发现算法 | 第81-85页 |
| ·用户满意度 | 第81-83页 |
| ·学习服务发现算法 | 第83-84页 |
| ·IO 匹配 | 第84-85页 |
| ·QoS 匹配 | 第85页 |
| ·服务更新 | 第85-87页 |
| ·激励机制 | 第87-89页 |
| ·信誉度评估算法 | 第87-88页 |
| ·用户等级因子 | 第88-89页 |
| ·实验及分析 | 第89-92页 |
| ·实验环境 | 第89页 |
| ·学习服务发现的查全率和查准率 | 第89-90页 |
| ·学习服务发现的效率 | 第90-91页 |
| ·学习者对学习服务发现系统满意程度调查 | 第91-92页 |
| ·相关研究 | 第92页 |
| ·本章小结 | 第92-94页 |
| 6 学习服务发现原型系统 | 第94-102页 |
| ·IMS-LD | 第94-96页 |
| ·IMS-LD 概述 | 第94页 |
| ·IMS-LD 概念模型 | 第94-96页 |
| ·基于 CopperCore 的 CSCL 原型系统 | 第96-101页 |
| ·CSCL 支持工具及其应用现状 | 第96-97页 |
| ·学习服务发现系统结构 | 第97-98页 |
| ·学习服务发现的实现架构 | 第98-100页 |
| ·运行效果 | 第100-101页 |
| ·本章小结 | 第101-102页 |
| 7 总结与展望 | 第102-104页 |
| ·总结 | 第102-103页 |
| ·展望 | 第103-104页 |
| 致谢 | 第104-106页 |
| 参考文献 | 第106-118页 |
| 附录 | 第118-136页 |