【摘 要】
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随着网络、大数据分析和人工智能技术等高新科技的迅速发展,这些高新科技给我们的生活和学习带来了很多变化,尤其是在教育行业,受到“互联网+”的影响,也逐渐从传统的方式向现代智能教育转变。知识图谱是指透过把应用数学、图像学、资讯可视化研究科技、资讯科学等专业的理论知识和方法,与计量学引文数据分析、共现数据分析等方式融合,从而用可视化技术形象地呈现各学科的核心结构、发展历程、前沿应用领域,及其对整体结构实
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随着网络、大数据分析和人工智能技术等高新科技的迅速发展,这些高新科技给我们的生活和学习带来了很多变化,尤其是在教育行业,受到“互联网+”的影响,也逐渐从传统的方式向现代智能教育转变。知识图谱是指透过把应用数学、图像学、资讯可视化研究科技、资讯科学等专业的理论知识和方法,与计量学引文数据分析、共现数据分析等方式融合,从而用可视化技术形象地呈现各学科的核心结构、发展历程、前沿应用领域,及其对整体结构实现多学科融合目的的现代理论知识。本文是在研究分析信号与系统题目特征的基础上,利用知识图谱等技术,建立信号与系统的知识图谱,并设计研究了在线学习系统,具体的研究如下:（1）信号与系统题目知识图谱的构建本文采用Java语言的Web Collector爬虫框架,从相关网络的半结构化数据中提取信号与系统的题目的数据,利用计算相似度-杰卡德系数计算方法处理题目重复的问题。利用序列标记的双向LSTM-CRF模式,完成了一个Bil STM-CRF的中文资料命名与实体识别,以用做知识图谱中信号与系统词语的识别,用科大讯飞开放平台的关系抽取能力明确抽知识点与知识点的关系,提取后把关系入库。经过实体、关系、属性识别后,把数据分别写入CSV文件,并导入Neo4j和My SQL。最终在Neo4j图数据库和My SQL数据库中,使用Java开发相应的API接口,实现信号与系统知识图谱的可视化。（2）在线学习系统的开发在线系统使用B/S框架,在服务端采用Java语言设计Web应用程序,并利用Hibernate+Spring MVC架构,对系统中的程序代码架构进行了分层,设计出信号与系统的在线学习系统,本系统主要是设计了前端和后台两个部分。前端主要用于登陆管理系统、网上考试和更改个人信息等;而后台主要作为管理者,对题目信息、知识点信息、题目类型等进行了集中管理。基于知识图谱的信号与系统在线学习系统简单、快捷,能够支持习题的讲解、习题集、错题的收集等功能,引导学生掌握信号与系统的知识,帮助学生形成信号与系统的体系,避免盲目学习,使得学生的学习更加的方便,掌握知识更加的快,进一步提高学生的学习效率,使学生用最短的时间,信号与系统的学习达到最好的效果。
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