[发明专利]教案编辑的动态资源推荐方法以及其教案编辑系统有效
申请号: | 201210326009.2 | 申请日: | 2012-09-05 |
公开(公告)号: | CN103177053A | 公开(公告)日: | 2013-06-26 |
发明(设计)人: | 陈棅易;钟陈威 | 申请(专利权)人: | 财团法人资讯工业策进会 |
主分类号: | G06F17/30 | 分类号: | G06F17/30 |
代理公司: | 北京三友知识产权代理有限公司 11127 | 代理人: | 任默闻 |
地址: | 中国台*** | 国省代码: | 中国台湾;71 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 教案 编辑 动态 资源 推荐 方法 及其 系统 | ||
技术领域
本发明是有关于动态资源推荐技术,且特别有关于教案编辑的动态资源推荐技术。
背景技术
当教师在编辑教案时,通常会利用教案的关键字搜寻可能与此教案相关的资料,例如在搜寻引擎中输入教案的关键字可以检索到许多与关键字相关的网络资料,但是通常检索到的网络资料相当庞大,使得教师无法判断哪些资料是重要的。以下说明将习知的检索方法运用于教案编辑时可能会遇到的问题。
协同式信息过滤技术的主要精神在于建立使用者设定档(user profile)。使用者设定档除了记录每一个使用者在所设定主题的检索结果外,还记录使用者的个人背景、知识、兴趣等。协同式信息过滤技术找出一群具有共同兴趣的使用者,并利用共同的使用者设定档进行信息推荐,然而协同式信息过滤技术需要建立大量的使用者设定档,因此运用于教案编辑时无法即时推荐信息也无法推荐跨知识领域的信息。
文字检索技术是一种用于信息检索与信息探勘的常用加权技术,其通过评估一字词对于一个文件集或一个语料库其中一份文件的重要程度来推荐信息。但是文字检索技术需要建立大量的训练资料,无法即时推荐信息也无法推荐跨知识领域的信息。
分群技术是从大量的资料中找出资料分布的状况,并发现资料中所隐藏的意义,然而分群技术需要预先将全部资料下载完之后才进行计算,无法即时推荐资料。
个人化网页搜寻技术透过语意网络进行关键字扩充,并与使用者浏览兴趣做比对,以使搜寻结果更加精准,但是个人化网页搜寻技术同样需要大量的训练资料,并且需要与使用者设定档整合,因此无法即时推荐资料也无法推荐跨知识领域的资料。
综上所述,将习知的检索方法运用在教案编辑时可能无法让教师有效且快速地判断出哪些资源是重要的,也可能无法即时取得相关的资源,更有可能无法取得跨知识领域的相关资源。
发明内容
有鉴于此,本发明提供一种教案编辑的动态资源推荐方法,其能在编辑教案的当下动态地推荐相关资源,并能通过所推荐的相关资料延伸连结至其他跨领域且高度相关的资料,使得在编辑教案的同时,立即获得与教案高度相关且整合跨领域的资料。
本发明的一实施例提供一种教案编辑的动态资源推荐方法,包括:从正在编辑的一教案中即时撷取多个关键字;计算每个所述多个关键字之间的相关度距离;根据所述多个相关度距离从所述多个关键字选取N个关键字以形成一关键字序列,其中N为一正整数;计算所述关键字序列与第一多个知识领域目录中的第二多个知识领域目录的每一个的特征关键字序列之间的相似度;根据所述多个相似度,从所述第二多个知识领域目录中决定与所述关键字序列相关的至少一个知识领域目录;以及推荐所述至少一个知识领域目录内的资源。
本发明另一实施例提供一种教案编辑系统,包括:一使用者介面模块,接收正在编辑的一教案;一关键字撷取模块,从所述教案中即时撷取多个关键字;一关键字序列产生模块,计算每个所述多个关键字之间的相关度距离,并根据所述多个相关度距离从所述多个关键字选取N个关键字以形成一关键字序列,其中N为一正整数;一比对模块,计算所述关键字序列与第一多个知识领域目录中的第二多个知识领域目录的每一者的特征关键字序列之间的相似度;以及一推荐模块,根据所述多个相似度,从所述第二多个知识领域目录中决定与所述关键字序列相关的至少一个知识领域目录,并推荐所述至少一个知识领域目录内的资源。
附图说明
图1a所示为依据本发明的实施例计算相关度距离的示意图;
图1b所示为依据本发明的关键字资料结构10的示意图;
图2所示为依据本发明的实施例撷取关键字序列的示意图;
图3所示为依据本发明实施例的知识领域目录树状结构的示意图;
图4a所示为依据本发明实施例的关键字序列比对的示意图;
图4b所示为根据本发明实施例的知识领域目录树状结构的示意图;
图5所示为依据本发明实施例的教案编辑的动态资源推荐方法的流程图;
图6所示为依据本发明实施例的教案编辑系统的示意图。
附图标号:
10、20、22~关键字资料结构;
50~教案编辑的动态资源推荐方法;
60~教案编辑系统;
610~使用者介面模块;
620~关键字撷取模块;
630~关键字序列产生模块;
640~比对模块;
650~知识分类模块;
660~推荐模块;
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