文献类型：期刊文章

作　　者：李景丽[1] 王怀宇[1]

LI Jing-li;WANG Huai-yu(Information Engineering Institute,Baoding University,Baoding Hebei 071000)

机构地区：[1]保定学院信息工程学院

出　　处：《计算机仿真》

年　　份：2019

卷　　号：36

期　　号：11

起止页码：374-377

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、JST、ZGKJHX、核心刊

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。

关 键 词：相似度度量 近邻传播算法 小波系数 小波熵  

分 类 号：TP391.41]