量化概念格關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主題地圖方法研究.pdf

1、主題地圖是一種全新的數(shù)字化知識表示與組織方法，已經(jīng)成為知識發(fā)現(xiàn)領(lǐng)域中的一個重要的研究方向。主題地圖不僅可以定位某一知識點所在的位置，還可以清楚的表示各知識點之間的聯(lián)系，以可視化的方式為學(xué)習(xí)者提供知識導(dǎo)航。但是目前關(guān)于主題地圖中的主題提取還未找到比較理想的方法，傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵詞匹配的方法在某些情況下會導(dǎo)致誤差率很高。
　　 關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的研究已經(jīng)成為數(shù)據(jù)挖掘領(lǐng)域中一個重要的研究課題，其研究的核心是從大型數(shù)據(jù)庫中挖掘有趣的、潛在的以

2、及屬性間存在的依存關(guān)系。
　　 概念格是在二元關(guān)系基礎(chǔ)上提出的一種層次格結(jié)構(gòu)，其主要作用是用來對數(shù)據(jù)進行分析以及規(guī)則的提取。大量研究表明，概念格技術(shù)能夠有效減少規(guī)則的冗余度，提高數(shù)據(jù)挖掘的效率，是一種高效的數(shù)據(jù)挖掘關(guān)聯(lián)規(guī)則方法。
　　 本文采用了一種建立在量化概念格的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘之上的主題地圖技術(shù)，實現(xiàn)對網(wǎng)絡(luò)環(huán)境下的教學(xué)資源進行有效組織。針對主題地圖中常用的主題提取方法的不足，本文充分利用量化概念格的關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘方法的優(yōu)

3、勢，將該方法應(yīng)用在主題提取中。在此基礎(chǔ)上對比傳統(tǒng)的基于關(guān)鍵詞匹配的方法，該方法提高了主題詞問相似性測量的準確度，本文的主要研究工作體現(xiàn)在以下幾個方面：
　　 (1)在主題地圖常用模型的基礎(chǔ)上結(jié)合網(wǎng)絡(luò)環(huán)境中的資源特點設(shè)計了一個新的模型TMIRM，并采用量化概念格關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘的主題地圖技術(shù)實現(xiàn)了該模型。在實驗的基礎(chǔ)上，證明了該模型能夠高效快捷地對Web教學(xué)資源進行組織和管理，有效實現(xiàn)個性化檢索和知識推薦。
　　 (2)提出了