基于关联数据的学习资源聚合与管理
| 摘要 | 第3-4页 |
| Abstract | 第4-5页 |
| 第1章 绪论 | 第8-14页 |
| 1.1 选题背景与研究意义 | 第8-9页 |
| 1.2 国内外研究现状 | 第9-12页 |
| 1.2.1 学习资源组织与管理的研究现状 | 第9-10页 |
| 1.2.2 关联数据的研究现状 | 第10-12页 |
| 1.3 论文的研究内容 | 第12-13页 |
| 1.4 论文的组织结构 | 第13-14页 |
| 第2章 相关理论和技术基础 | 第14-24页 |
| 2.1 语义网相关技术 | 第14-19页 |
| 2.1.1 语义网 | 第14-15页 |
| 2.1.2 RDF数据模型 | 第15-16页 |
| 2.1.3 本体 | 第16-17页 |
| 2.1.4 SPARQL | 第17-19页 |
| 2.2 关联数据相关技术 | 第19-23页 |
| 2.2.1 关联数据的定义 | 第19页 |
| 2.2.2 关联数据的基本原则 | 第19-20页 |
| 2.2.3 关联数据的创建与发布 | 第20-22页 |
| 2.2.4 基于关联数据的学习资源管理的优势 | 第22-23页 |
| 2.3 本章小结 | 第23-24页 |
| 第3章 学习资源聚合与管理框架研究 | 第24-38页 |
| 3.1 资源聚合与管理框架 | 第24-25页 |
| 3.2 本体构建层 | 第25-31页 |
| 3.2.1 本体的创建 | 第26-27页 |
| 3.2.2 学习资源本体的构建 | 第27-29页 |
| 3.2.3 学习资源本体的表示 | 第29-31页 |
| 3.3 资源聚合层 | 第31-33页 |
| 3.4 资源转化层 | 第33-34页 |
| 3.5 资源关联层 | 第34-36页 |
| 3.5.1 数据集间的链接 | 第34-35页 |
| 3.5.2 关联学习资源设置RDF外链 | 第35-36页 |
| 3.6 资源发布层 | 第36页 |
| 3.7 本章小结 | 第36-38页 |
| 第4章 学习资源聚合与管理的实现与结果分析 | 第38-54页 |
| 4.1 资源聚合的实现 | 第38-40页 |
| 4.2 资源RDF转化算法的实现以及实验 | 第40-49页 |
| 4.2.1 基于注解生成R2RML映射文件 | 第40-45页 |
| 4.2.2 详细的转化算法 | 第45-48页 |
| 4.2.3 算法有效性实验 | 第48-49页 |
| 4.3 关联数据发布的实现 | 第49-53页 |
| 4.3.1 系统开发和运行环境 | 第49-50页 |
| 4.3.2 系统的技术结构 | 第50-52页 |
| 4.3.3 关联数据的发布 | 第52-53页 |
| 4.4 本章小结 | 第53-54页 |
| 第5章 总结与展望 | 第54-56页 |
| 5.1 研究总结 | 第54-55页 |
| 5.2 研究展望 | 第55-56页 |
| 参考文献 | 第56-60页 |
| 致谢 | 第60-62页 |
| 攻读硕士学位期间科研成果 | 第62页 |
