38900字硕士毕业论文“计算机网络”题库系统建设方法探索

论文类型：硕士毕业论文

论文字数：38900字

论点：系统,算法,文本

论文概述：

在国内，目前也有一些比较成功的在线考试系统存在，如针对高等数学学科的题库系统MATBAS，南京大学成功幵发出来的主要针对PASCAL语言的题库系统和高教司的主要针对知识的组卷系统等，然而

论文正文：

介绍

1.1项目背景和意义
“计算机网络”是大连理工大学软件学院软件工程专业和网络工程专业的一门基础必修课。这是计算机网络系列课程的入门课程。对于网络工程专业(包括物联网和网络安全两大方向)的学生来说，它发挥着更加重要的作用。学好这门课程对进一步学习和学习网络工程的其他课程有很大的帮助。近年来，该课程形成了一支稳定的教学团队，主要由大连理工大学软件学院网络工程系的年轻教师组成。积极开展教学改革，实施精品课程建设。在教学内容、教学方法、考核方式、双语教学、实验课程建设、网站建设等方面做了一些工作。并取得了一些成果。经过教学团队多年的共同努力，该课程于2010年被评为“大连理工大学精品课程”。然而，这门课程的教学面临着一些实际的挑战。一是学生人数多，教学工作量大。软件学院的“计算机网络”课程每年向大约800名本科生讲授。教学对象涵盖两个专业:软件工程和网络工程。本课程教学团队中有4名专业教师，每位教师平均需要负责200名本科生的教学。因此，在限制师生互动的同时，很难实现个性化指导和个性化教学。其次，这门课程内容丰富，但课时有限。本课程以互联网为主要载体，系统、分层次地描述计算机网络的基本概念、基本原理和基本方法。其内容涵盖应用层、传输层、网络层、数据链路层和物理层的功能、接口和多种协议。它涉及许多概念和知识点，知识范围广，有些内容是抽象的。在48小时的教学过程中，一些学生发现很难全面、快速地掌握教学内容，从而在一定程度上影响了教学效果。因此，很有必要找到一种既能为教师教学又能为学生学习提供支持的解决方案，增强教与学的互动，增强教与学的主动性和便捷性。鉴于上述实际需要，我们建议构建一个“计算机网络”课程的教学辅助平台，为教师的教学和学生的学习提供支持，从而进一步提高教学质量。智能题库作为“计算机网络”教学辅助系统的子系统，也是教学服务的重要组成部分。通过智能题库子系统，教师可以在平时完成试题的采集，并上传到题库进行统一管理。另一方面，当考试来临的时候，他们可以用简单的设置轻松地生成试卷，帮助教师摆脱生成试卷的沉重负担，并在科研和教学上花费更多的时间和精力。此外，智能题库系统的自动组卷功能可以有效防止考试前漏题等不良行为的发生，实现教考分离，也鼓励学生平时好好学习。

1.2国内外研究现状

1.2.1国外研究现状
在国外，大型跨国公司的认证测试和一些标准化测试已经开发出相对成熟的测试系统，如微软的MCSE、MCDBA、MCS等。、太阳的爪哇认证、思科的CCNA、CCNP、CQE认证、IBM的AIX 190、DB2数据库、XML认证、英语托福、雅思、GRE等考试系统也已经建立并运行了几十年，能够科学地测试学生的真实水平。这充分表明自动生成试卷是可能和有效的。然而，这些成熟系统中涉及的具体设计和实现几乎是保密的，因此我们需要依靠自己的努力来开发一个符合中国教育实际情况的自动组卷系统。目前，考试系统的研究正朝着自适应、高智能、高安全性和网络负载均衡的方向发展。试卷自动生成模块作为系统的关键部分，变得越来越重要。因此，开发一套通用的网络试卷自动生成系统是一项非常有意义的工作，也是现实中的迫切需要。在国外文本相似度算法方面，兰博斯·[3]等人提出了一种基于文本长度信息的文本相似度计算方法。系统采用双动态编程技术。卡罗尔·[4]等人提出了一种基于句子长度信息和句子内容两个测试点的文本相似度计算方法。Niladri
2系统需求分析提出了一种基于线性模型的文本相似度算法，该算法使用多元回归技术来确定相关系数。他将文本不同的原因归因于一系列文本相似性成分。戈德斯通6]等。使用最大边缘相关法计算文本相似度。恩肯伯格·
2.1系统目标
“计算机网络”智能题库系统的主要目标是设计并实现一个可扩展的“计算机网络”智能题库系统。通过本系的延续，计算机网络专业的教师可以轻松管理和分享试题，在考试到来时，他们可以通过简单设置试卷的要求，自动生成符合考试要求的试卷，而不需要像以前那样在试卷上花费大量的时间，从而为计算机网络专业的教师从事科研和教学节省了大量宝贵的时间。通过对该软件主题的研究，我们知道该系统作为“计算机网络”教学辅助系统的一个子系统，目前只支持计算机网络课程，但将来我们希望它能支持更多的课程和语言，所以我们希望在设计该系统时能使系统具有可扩展性。此外，大连理工大学软件学院计算机网络课程的教师也使用了该系统。我们希望系统具有一定的容错能力，也就是说，当教师输入错误信息或操作错误时，系统可以给出提示而不是直接崩溃，也就是说，系统应该具有良好的异常处理能力。等人提出了一种基于切片、匹配和重组的文本相似度计算方法。克里什。q .
3智能题库系统设计……13
3.1系统总体设计.........13
3.1.1系统总体架构设计.........13
3.1.2系统软件结构设计.........13
3.2系统详细设计.........14
3.3系统关键算法设计.........20
33.1文本相似度算法分类.........20
3.3.2文本相似度算法设计.........23
3.3.3算法评估.........27
3.3.4智能组卷算法设计.........28 [/溴/]3.4数据库设计.........31
3.4.1实体描述.........31
3.4.2数据库表结构设计.........33
3.4.3数据库表关系.........39
3.5本章摘要.........39
4智能题库系统实现.........40
4.1题库管理模块实施.........41
4.2集团纸张管理模块实施.........47
4.3纸张管理模块实施.........50
4.4系统配置文件.........50
4.5系统实施环境.........51
4.5.1硬件环境.........52
4.5.2软件环境.........52
4.6系统开发技术特性.........52
5系统测试.........54
5.1单元测试.........54
5.2集成测试.........54
5.3系统测试.........54
5.4验收测试.........55
5.5主要功能测试案例.........55等人使用隐含语义索引来计算文本相似度。目前，成熟的文本相似度算法包括SimHash算法、K-Shingling算法和I-Match算法。SimHash算法通过降维技术将文本转换为特征码集，并赋予特征码作为文本指纹信息的权重。最后，文本指纹之间的相似性被计算为文本之间的相似性。K-Shining算法将文本分成连续的K个单词序列，然后比较两个句子序列组合之间的相似度，得到文本的相似度。还有一种匹配算法，对于短文本相似度的计算具有很高的准确性。它使用统计方法来计算文本相似度。

[5]

根据以下计算机网络课程的实际情况，“计算机网络”智能题库系统对系统进行了全面详细的需求分析。双语教学在课程中实施。本课程以互联网为主要载体，系统、分层次地描述计算机网络的基本概念、原理和方法，涵盖应用层、传输层、网络层、数据链路层和物理层的功能、接口和多种协议。大连理工大学软件学院每年为800名本科生和其他实际情况举办讲座。此外，考虑到系统的通用性和可扩展性，我们提出了以下功能性和非功能性需求分析和性能分析。

[7]

[8]

结论

本文设计并实现了一个智能题库管理系统。其主要功能包括四个主要模块:系统管理、题库管理、试卷生成管理和试卷管理。系统的主要用户，教师，可以使用系统来管理章节、知识点、试题、自动试卷、手工试卷、上传和下载试卷等。这些功能可以帮助教师提高教学效率，投入更多的时间和精力进行科学研究。另外，助教用户的设置不仅可以帮助教师减轻负担，还可以保证系统的安全性，因为助教只能使用上传试题的功能，管理自己上传的部分试题。在研究大量文献的基础上，对系统涉及的两个关键算法进行了创新性研究。一种是文本相似性算法，用于在上传试题时检查试题的副本。二是智能组卷算法，实现自动组卷功能。文本相似度创新算法主要考虑算法的效率和准确性。在算法准确性方面，我们充分考虑了专业关键词、常用关键词和关键词词类对试题相似度的影响，并在计算文本相似度时对不同关键词采用加权方法。在算法效率方面，我们采用倒排索引后聚类文本的方法来减少相似文本集的计算，并采用矩阵维数过滤的方法来降低计算复杂度，进一步提高算法的效率。在自动组卷算法方面，仔细分析了几种常用的自动组卷算法，如随机抽取法、回溯启发式和遗传算法，它们都不能满足我们对系统实时性、高效性和简单性的要求。受中央处理器调度算法LT-回填的启发，设计并实现了一种基于LT-回填的智能组卷算法。受时间和技术水平的限制，人才智能题库系统也存在一些需要改进的不足:(1)实现试题批量上传。本系统在上传试题时只能一个一个上传试题。如果有许多试题要上传，上传这些试题需要很长时间。(2)实现学生在线考试和系统自动阅卷统计功能。目前，由于学校教学政策的限制，学生只能参加现场笔试。今后，如果网络和学校教学资源及教学政策允许，可以考虑这些功能。(3)美化系统界面。由于我没有美术基础知识，所以在前期美化工作中还存在一些不足。如果有必要的话，我希望简单的视觉设计能在将来得以实现。

参考
[1]方党生。基于的学校考试管理系统的研究与实现。[大学硕士学位论文。成都:电子科技大学，2009。
[2]陈文青试卷生成系统的研究与实现。[语言测试银行(硕士学位论文)。成都:电子科技大学。2010.
[3]苏伦德·雷迪·耶娃、Zoltan·米克罗斯、卡尔·阿伯勒。http://sblunwen.com/jsjgllw/对网络数据中实体匹配匹配的质量感知相似性评价.信息系统，2012，37(4):336-351。
[4]张华平，于洪奎，熊德义，等.基于HHMM的汉语词汇分析[C]。计算语言学协会第41届年会，札幌:[锡)，2003:184-187。
[5]李玉华，麦克林大卫阿，班达祖海尔阿，等。基于语义网和语料库统计的句子相似性[。IEEE知识和数据工程交易，2006，18(8):1138-1150。
[6]克里斯·h . q .潜在语义索引的基于相似性的概率模型[.第22届美国计算机学会SIGIR信息检索研究与发展会议录，2009:59-65。
[7]卡博内尔·戈德斯通伊。使用基于MMR多样性的重新排序来记录文档和生成摘要[C】。在ACM-SIGR\' 98的会议录中，MelbournAustralia，1998:135-141。
[8]尼伦堡，多马什涅夫，格兰尼斯d.j . .基于实例的机器翻译中的两种匹配方法[C .]。TMI游行-93，京都，1993: 47-57。
[9]秦冰、刘婷、汪洋。等人基于常见问题的中文问答系统研究[。哈尔滨工业大学学报，2003，35 (10): 1179-1182。[/比尔/] [10]李素健。基于语义计算的句子相关性研究[。计算机工程与应用，2002 (7): 75-77。