基于LOM的资源检索Agent系统研究

摘要

全文共分八个部分:第一部分介绍课题的研究背景、内容及意义;第二、三部分分别阐述了研究的理论基础和技术基础:第四部分介绍了学习对象元数据的研究现状和应用方法,以及一种基于元数据的资源管理模型:第五部分提出了一个基于LOM的资源检索Agent系统模型,并详细说明了各个模块(Agent)的功能;第六部分设计了系统的核心模块——资源检索Agent.并重点研究了其检索元数据的算法;第七部分为原型系统的实现与分析;第八部分结束语.

目录

文摘

英文文摘

第一章前言

1.1课题的研究背景

1.2国内、外相关研究

1.2.1学习对象元数据的应用研究

1.2.2 Agent技术应用研究现状

1.3论文的研究内容、工作及其意义

第二章理论基础

2.1网络学习系统概述

2.1.1网络学习系统

2.1.2智能教学系统

2.1.3基于网络的智能教学系统

2.2 Agent概述

2.2.1 Agent概念与特征

2.2.2多Agent系统(MAS)及其合作模型

2.2.3 Agent通信语言及KQML

2.2.4 Agent的实现方法

2.3学习理论

2.3.1建构主义理论

2.3.2建构主义学习理论

2.3.3基于建构主义学习理论的学习方法

第三章技术基础

3.1 XML技术

3.2 XQL语言

3.3 Xpath语言

第四章LOM与基于LOM的网络学习资源管理系统

4.1基本概念

4.2 LOM的研究

4.2.1 LOM规范概述

4.2.2 LOM规范的相关标准研究

4.2.3 LOM的结构

4.2.4 LOM的分层描述

4.2.5有效利用LOM的基本条件

4.3基于LOM的网络学习资源管理系统

4.3.1基于LOM的网络学习资源管理系统

4.3.2基于LOM的网络学习资源管理系统的功能

第五章LRRAS的构建

5.1 LRRAS的逻辑模型

5.2 LRRAS中的模块功能

5.2.1用户界面(UI)

5.2.2容器Agent(OA)

5.2.3资源回放Agent(RVA)

5.2.4服务Agent(SA)

5.2.5资源检索Agent(RRA)

5.2.6通讯Agent(CA)

5.2.7资源打包Agent(RSA)

5.3 LRRAS中Agent间的通讯

5.3.1 Agent间通讯过程模型图

5.3.2通讯协议

5.3.3通讯语言

第六章基于LOM的资源检索AGENT

6.1基于LOM的资源检索

6.2资源检索Agent(RRA)的构建

6.2.1 RRA的结构

6.2.2 RRA的形式化定义

6.3元数据的检索及相关算法

6.3.1 XQL检索

6.3.2 Xpath检索

6.3.3元数据Discovery算法

6.3.4基于元数据DOM模型的算法

6.4搜索引擎与LRRAS的检索比较

第七章LRRAS原型系统的实现与分析

7.1 LRRAS原型系统结构图

7.2 LRRAS原型系统实现

7.2.1 LRRAS原型系统的实现技术

7.2.2 LRRAS原型系统中Agent的协作通讯关系

7.2.3 LRRAS原型系统的代码构成

7.2.4 LRRAS原型系统的执行过程

7.2.5原型系统运行的初步分析

第八章结束语及未来工作

8.1研究、试验结论

8.2尚需进一步研究的问题

参考文献

致谢