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《计算机仿真》 2019年11期
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片段式移动学习资源自动整合方法仿真

   
【摘要】:针对传统的移动学习资源自动整合方法含有过多无效数据,存在资源整合所需时间较长、整合后的无效资源过多等问题,提出一种基于片段式移动学习资源自动整合方法。采用不完全资源管理器中的片段式资源特征进行相似度度量,运用近邻传播算法对不完全资源进行聚类,根据聚类结果将同一类资源对象划分到相同簇中,利用同一类对象的属性值对缺失值进行填充。将获取的完整资源集中的各资源进行小波分解,获取小波系数,通过该系数对各个资源的小波方差进行计算,得到小波熵,运用小波域移动学习资源整合算法以小波熵作为资源融合权值,对得到的系数进行整合,经过小波逆转换得到移动学习资源自动整合结果。实验结果证明,所提方法能够缩短整合所需时间,减少整合过程中出现的无效资源,从而提升整合的效果。
【作者单位】
【分类号】:TP181;O212.1;TP391.9

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