搜索引擎优化毕业论文(基于个性化知识搜索的E-learning系统框架结构为学习者提供无差别的搜索结果)

　　搜索引擎优化毕业论文(基于个性化知识搜索的E-learning系统框架结构为学习者提供无差别的搜索结果)

　　【摘要】随着网络化技术进入高校的趋势越来越强烈，社会越来越重视网络化教学。这种教学需求已经成为高校信息化建设的核心价值，E-learning系统就是在这样的背景下出现的。下一个应运而生。它不仅为学习者提供了丰富的学习资源，而且提供了一种不受时间和空间限制的灵活学习方式。然而，目前大多数E-learning系统仅提供人机交互的平台，缺乏有效的互助行为。并且不提供知识检索功能。当学习者想通过搜索获取​​特定信息时，需要切换到全文搜索引擎。这样的搜索引擎为学习者提供了无差别的“片面”搜索结果。使学习者失去学习兴趣。因此，个性化知识搜索成为在线学习系统开发者追求的目标。个性化知识搜索在传统搜索方法的基础上构建基于本体的用户兴趣模型。该模型可以综合考虑用户的教育背景、兴趣偏好和搜索目的等信息，并注重信息之间的语义联系，优化索引，对提交的结果进行重新排序，实现个性化的搜索服务。本文旨在实现一个基于个性化知识搜索的电子学习系统。所做的工作如下：（1）搭建实验环境。这项工作包括两部分：一是建立E-learning平台。参考开源E-Learning系统框架结构，根据需要定制自己的E-Learning系统。结果表明，所建立的系统在功能上满足在线学习平台的要求，效果令人满意。

　　二是建立Nutch搜索引擎。配置环境变量，在Eclipse中调试代码，用初始URL测试实验数据，将爬虫爬取的文件部署到Tomcat服务器，即可通过浏览器获取Nutch搜索引擎查询入口。（2） Nutch 搜索引擎从两个方面进行了优化。第一是Nutch 中文分词的优化。针对Nutch 搜索引擎只是单字分词，对中文不敏感的问题，建议使用Imdict智能词典的中文分词模块imdict-chinese-analyzer，同时从三个方面扩展新的中文分词模块的功能。实验表明，扩展后的分词模块在分词方面更加准确。（3）详细讨论领域本体的构建方法。基于用户模型和用户模型的建模过程，建立了基于计算机课程本体的用户兴趣模型。由于教学资源范围大，由于构建本体的复杂性，本文仅构建计算机课程本体，最后基于Ontology提取用户兴趣特征词及其权重计算建立基于本体的用户兴趣模型。信息之间的关系，基于本体的用户兴趣模型可以更好地反映用户的查询偏好。（4） 实施基于个性化搜索的电子学习系统。基于计算机课程本体通过中文分词优化、排名优化和用户兴趣模型优化优化的Nutch源代码，用Ant工具重新打包，放置在Eclipse Debug中，将Nutch搜索引擎嵌入到原来构建的E-learning系统中完成建立基于个性化搜索的E-learning系统。