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2024年6月16日发(作者：anything)
第２３卷第２期
计算机技术与发展
Ｖ０】．２３ Ｎｏ．２
２０１３年２月
ＣＯＭＰＵＴＥＲ ＴＥＣＨＮＯＬＯＧＹ ＡＮＤ ＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ
Ｆｅｂ．２０１３
基于模糊集和ＲＳＳ的Ｗｅｂ教育资源Ｒａｎｋ算法
王 杨，杨娜娜，陈付龙，赵传信
（安徽师范大学数学计算机科学学院，安徽芜湖２４１０００）
摘要：随着Ｗｅｂ教育资源指数级增长以及受污染程度的加剧，如何汇聚异构网络环境下面向用户的Ｗｅｂ教育资源成为
新的挑战。为了使终端用户能够获得高效有序的Ｗｅｂ教育资源，文中提出了一种基于模糊集和ＲＳＳ的Ｗｅｂ教育资源
Ｒａｎｋ算法，并进行了相关分析。算法首先通过模糊集中的Ｅｕｃｌｉｄ模糊度刻画查询内容与资源之间的模糊关联度；其次采
用ＲＳＳ聚合技术快速汇聚用户需要的Ｗｅｂ教育资源；最后基于中国知网数据集的实验表明，该算法能满足Ｗｅｂ教育资源
终端用户个性化资源获取的需要。
关键词：模糊集；ＲＳＳ；ｗｅｂ教育资源；Ｒａｎｋ算法
中图分类号：ＴＰ３９３ 文献标识码：Ａ 文章编号：１６７３—６２９Ｘ（２０１３）０２—０１２７—０４
ｄｏｉ：１０．３９６９／ｊ．ｊｓｓｎ．１６７３—２０１３．０２．０３２
Ｒａｎｋ Ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｏｆ Ｗｅｂ Ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌ Ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ
Ｂａｓｅｄ ｏｎ Ｆｕｚｚｙ Ｓｅｔｓ ａｎｄ ＲＳＳ
ＷＡＮＧ Ｙａｎｇ，ＹＡＮＧ Ｎａ－ｎａ，ＣＨＥＮ Ｆｕ－ｌｏｎｇ，ＺＨＡＯ Ｃｈｕａｎ－ｘｉｎ
（Ｓｃｈｏｏｌ ｏｆ Ｍａｔｈｅｍａｔｉｃｓ ａｎｄ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ，Ａｎｈｕｉ Ｎｏｒｍａｌ Ｕｎｉｖｅｒｓｉｔｙ，Ｗｕｈｕ ２４１０００，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｅｘｐｏｎｅｎｔｉａｌ ｇｒｏｗｔｈ ｏｆ Ｗｅｂ ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｎｄ ｔｈｅ ｄｅｇｒｅｅ ｏｆ ｃｏｎｔａｍｉｎａｔｉｏｎ ｉｎｃｒｅａｓｅｄ，ｈｏｗ ｔｏ ａｇｇｒｅｇａｔｅ ｕｓｅｒ－ｏ—
ｒｉｅｎｔｅｄ Ｗｅｂ ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｈａｓ ｂ￣ｏｍｅ ｔｈｅ ｎｅｗ ｃｈａｌｌｅｎｇｅ ｉｎ ｔｈｅ ｈｅｔｅｒｏｇｅｎｅｏｕｓ ｎｅｔｗｏｒｋ ｅｎｖｉｒｏｎｍｅｎｔ．Ｉｎ ｔｈｉｓ ｐａｐｅｒ。ｐｒｅｓｅｎｔ ａ ｋｉｎｄ
ｏｆ Ｗｅｂ ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ Ｒａｎｋ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｆｕｚｚｙ ｓｅｔｓ ａｎｄ ＲＳＳ ｉｎ ｏｒｄｅｒ ｔｏ ｍａｋｅ ｔｅｒｍｉｎａｌ ＵＳｅｌＳ ｏｂｔａｉｎ ｅｆｉｆｃｉｅｎｔ Ｗｅｂ ｅｄｕｃａｔｉｏｎ—
ｌａ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｏｒｄｅｒｅｄ．Ｆｉｒｓｔ ｏｆ ｌａｌ。ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｈｔｍ ｄｅｐｉｃｔｓ ｔｈｅ ｆｕｚｚｙ ａｓｓｏｃｉａｔｉｏｎ ｄｅｇｒｅｅ ｂｅｔｗｅｅｎ ｔｈｅ ｑｕｅｒｙ ａｎｄ ｔｈｅ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｔｈｒｏｕｇｈ ｔｈｅ Ｅｕｃｌｉｄ
ａｍｂｉｇｕｉｔｙ ｏｆ ｆｕｚｚｙ ｓｅｔｓ．Ｓｅｃｏｎｄ，ｈｔｅ ＵＳｅ ｏｆ ＲＳＳ ａｇｇｒｅｇａｔｉｏｎ ｔｅｃｈｎｏｌｏｇｉｅｓ ｒａｐｉｄｌｙ ａｇｇｒｅｇａｔｅｓ ｔｈｅ Ｗｅｂ ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ｕｓｅｒｓ ｎｅｅｄｓｉ
Ｆｉｎａｌｌｙ，ｈｔｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔ ｏｆ ＣＮＫＩ ｄａｔａ ｓｅｔ ｓｈｏｗｓ ｔｈａｔ ｔｈｅ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ Ｃａｎ ｍｅｅｔ ｔｈｅ ｎｅｅｄｓ ｏｆ ｐｅｒｓｏｎａｌｉｚｅｄ ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅｓ ａｃｃｅｓｓ．
Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｆｕｚｚｙ ｓｅｔ；ＲＳＳ；Ｗｅｂ ｅｄｕｃａｔｉｏｎａｌ ｒｅｓｏｕｒｃｅ；Ｒａｎｋ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ
Ｏ 引 言
电子、信息技术对不同自治域中的相关知识内容进行
ｗｅｂ教育资源是指以数字信号在互联网上共享
采集、加工、存储、传输、检索和利用，以新的序列化的
的具有教育价值的各类信息资源”’ 。形式多样的
知识单元呈现给教育终端用户的服务性工作。根据用
Ｗｅｂ教育资源主要分布在：
户群体，现有的Ｗｅｂ资源排序可分为三大类。
（１）大型的搜索网站（如Ｇｏｏｇｌｅ、Ｂａｉｄｕ等）；
一
是面向社会群体用户的排序算法，如ＰａｇｅＲａｎｋ
（２）付费的数字图书馆（如中国知网、万方数据库 算法 、ＨＩＴＳ算法 ＇ 等；
等）； 二是面向组用户的排序算法，如Ｄｉｒｅｃｔ Ｈｉｔ算
（３）教育服务提供商（如新东方、英孚教育等）。
法 、基于群体特性的排序算法 等；
面对日益丰富的教育资源，用户不仅需要透明的
三是面向个性化用户的排序算法，如ＢＭ２５加权
协同与共享，又需要有效地选择和汇聚“以用户需求
算法 、个性化排序算法口¨等。
为中心”高可信的教育资源手段。
总体来说，上述方法均难以满足用户获取领域相
异构网络ｗｅｂ教育资源汇聚和选择是指以开发
关、时间相关、内容优质的高可信Ｗｅｂ教育资源的需
利用网络信息资源为基础，根据教育主体的需求，运用
求。因此，文中提出了基于模糊集和ＲＳＳ的Ｗｅｂ教育
资源Ｒａｎｋ算法。
收稿日期：２０１２—０６—０３；修回日期：２０１２－０９—０５
基金项目：２０１ １年教育部人文社会科青年基金项目（１ １ ＹＪＣ８８０１ １９）
作者简介：王杨（１９７ｌ一），男，教授，博士后，主要研究方向为可信 １ 相关理论与技术
计算、教育技术。 鉴于模糊集中的Ｅｕｃｌｉｄ模糊度可以刻画查询内容
・
１２８・ 计算机技术与发展 第２３卷
与资源之间的模糊关联度，ＲＳＳ文档聚合技术可以快
速汇聚用户需要的教育资源，因此，采用其作为Ｗｅｂ
教育资源Ｒａｎｋ方法的理论基础和技术手段。
１．１模糊集
给定一个论域 ，从 到Ｅ０，１］的一个映射 ：
一［０，１］，设Ａ＝ （ｕ）ｌ ｕ∈ ｝，则称Ａ为论域
上的一个模糊集，函数 为模糊集Ａ在论域 上的
一
个隶属函数， （“）为“对模糊集Ａ的隶属度¨ 。
鉴于模糊数学的原理，隶属函数可以对资源进行
评估。根据模糊集中的隶属函数，可以刻画查询内容
与教育资源之间的隶属度。隶属函数定义如下：
定义１：隶属函数定义为
Ⅳ（ ）
（ ）＝——
（１）
Ｎ （ｕｉ）
其中ｕ 为代表教育资源的词集或要查询的内容，
ｒｔ为“ 的个数，Ⅳ（Ｕｉ）为ｕ 在教育资源中的数量，而
／ｘ ，）的值为 对模糊集Ａ的隶属度。
Ｅｕｃｌｉｄ模糊度通过隶属度来确定查询内容可以模
糊代表教育资源的模糊关联度。Ｅｕｃｌｉｄ模糊度定义如
下：
定义２：Ｅｕｃｌｉｄ模糊度定义为
１
厂 ———————————一
ｄ（Ａ）＝ ＾／∑Ｉ／
√ｎ ‘
ＸＡ（Ｈ ）一／￣ａ０，（ｕ ）Ｉ （２）
其中，
）：ｆ ／ｘ ‘ ０．５ （３）
【０ （ｕ ）＜０．５
１．２ ＲＳＳ技术
简易聚合（Ｒｅａｌｌｙ Ｓｉｍｐｌｅ Ｓｙｎｄｉｃａｔｉｏｎ，ＲＳＳ）是根据
用户的需要，把相关站点的教育资源高效聚合，把预定
信息（标题、摘要、内容）“推送”到用户桌面 。
由于ＲＳＳ技术是根据用户的需要，则需要自定义
用户标签。ＲＳＳ标签定义如下：
定义３：ＲＳＳ标签定义为
Ｔａｇ＝｛Ｔａｇｌ，Ｔａｇ２，Ｔａｇ３，…，Ｔａｇ ｝ （４）
其中，Ｔａｇ 为刻画Ｗｅｂ教育资源的第ｉ个关键属
性，Ｃ【Ｔａｇ ］为用户自定义的对Ｔａｇ。的关注度，
（０≤Ｃ［Ｔａｇ］≤１）。
ＲＳＳ技术需要根据用户定义的标签，对教育资源
集计算其资源标签比重。资源标签比重定义如下：
定义４：资源标签比重。设教育资源集为ＥＲ＝
｛ｅｒ１，ｅｌ＂２，…，ｅｒ ），资源ｅｌ 中Ｔａｇｊ的数量为Ｎｅ。【Ｔａｇ］
，
则ＲＳＳ标签Ｔａｇ，．在资源ｅｌ＂ 中所占的比重，即
Ｃ
ｅｒ￣
［Ｔａ （５）
其中，
Ｍ ＝∑Ｎ Ｅ Ｔａｇｙ］ （６）
又根据用户自定义的标签比重，计算出用户最满
意的教育资源，再推送给用户。
定义５：用户满意度。对于资源ｅｒ ，用户满意度
定义为
姜。。 （７）
其中， ，的大小体现用户对Ｗｅｂ教育资源满意
程度的高低。
２ 基于模糊集和ＲＳＳ的Ｗｅｂ教育资源
Ｒａｎｋ方法
教育资源检索涉及三方面的内容：教育资源集的
表示、教育资源终端用户查询的表示、用户查询与教育
资源集的匹配及其排序。文中教育终端用户除了输入
标签和查询的内容外，还需要输入标签和查询内容对
用户所需要的重要程度，重要程度分为十个等级，等级
越高，表示越重要。
２．１算法描述
算法１：基于模糊集的Ｒａｎｋ算法。
Ｉｎｐｕｔ：Ｑ＝｛ｑ１，ｑ２，…，ｇ ）；／／用户查询内容
ＷＱ＝｛ Ｗ啦
，…，Ｗ
ｑｓ
）；／／用户查询内容的比重
Ｏｕｔｐｕｔ： ，；／／通过模糊集理论查找后的教育资源
排序结果
ＢＥＧＩＮ
ｆｏｒ ｅｌ＂ｌ ｔｏ ｅｒ
ｎ
｛
ｅｘｔｒａｃｔ Ｕ＝｛“ｌ
，
“２，…，ｔｔｔ）；
ｆｏｒ ｌｔｏ
（ｕｉ）一Ⅳ（Ｍ ）／∑Ⅳ（ｕ ）；／／关键词的隶属度
１
厂 ———————————————一
ｄ（ 。）一砉√ ‘ （ × 一 （ ；
／／用户查找内容可以模糊代表教育资源ｅ 的模
糊度
１｜ ａｄ（ｅＴ
ｒｅｔｕｒｎ ；
｝
ＥＮＤ
算法２：基于ＲＳＳ技术的Ｒａｎｋ算法。
Ｉｎｐｕｔ：Ｔａｇ＝｛Ｔａｇ１
，
Ｔａｇ２，…，Ｔａｇ ）；／／用户定义
标签
Ｗ ＝｛ Ｗ
…
，
，
ＷＴａｇ
）；／／用户标签比重
．
Ｏｕｔｐｕｔ： ；／／通过ＲＳＳ技术推送给用户的教育资
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