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动态数字出版系统关键技术研究及应用
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  • 公布年份:
    2018
  • 中图分类:
    G230.7
  • 关键词:
  • 成果简介:
    随着互联网和新媒体技术的快速发展,生活方式的改变引发了群众对出版物形式和内容需求的改变,追求快速掌握特定知识点和碎片化知识获取需求日益迫切。传统数字出版物的大粒度、程式化知识内容和传播模式无法适应时代需求。该项目在国家科技支撑计划支持下,攻克了数字内容语义标引、个性化偏好模型构建、数字内容按需重组、多终端出版形态生成等多项关键技术,研发出动态数字出版服务平台,建设了国内首个动态数字出版服务全流程技术体系,实现了对图书、期刊等传统出版内容的细粒度拆分,对文本、音视频、动画、试题试卷等微内容资源的语义化处理,彻底解决了以大粒度资源为单位的传统出版内容无法实现内容动态关联、按需重组、跨终端阅读难题,且一次加工,多出版形态同步生成、终端类型自动适配。该平台覆盖了数字资源组织管理、在线编校、加工标引、个性化服务到跨终端发布的出版全流程。实现了数字内容的细粒度化与知识化、加工方式数字化与智能化、出版服务的个性化与精准化,开创了“动态组织、按需出版”内容服务新模式,有效促进了新型动态数字出版新业态的发展。 该项目主要创新成果包括: (1)采用基于多标签的微内容智能化语义标引技术,对数字资源进行关联定义,实现出版内容和展现形式的分离。通过对学习资源间的知识关联特征的分析,提出了一种新的基于知识链结构图的学习资源描述方法,通过层次分析法的应用有效解决了动态变化环境下的多人连续标注时的标注准确性问题。 (2)采用基于因果关联规则的用户偏好模型构建方法,实现内容服务的个性化及精准化。提出的基于因果关联规则的用户偏好模型构建方法,增加了对用户对未访问资源的偏好预测,有效扩充了用户偏好模型,增加对用户学习情况的掌握准确度,有效解决协同过滤方法存在的“稀疏”和“冷启动”问题。 (3)采用多标签资源的关联度定量计算方法,实现数字资源的按需动态重组。基于数字资源的“知识-资源”二层库模型,将本体的图形表示转化为多个单关系DAG图,设计了数字资源的关联度计算模型,解决了数字资源在检索和个性化推荐过程中的内容横向关联扩展和纵向语义扩展时的关键技术问题,结合研发的全媒体多终端自适应匹配解决方案,满足用户对动态出版内容的多终端阅读需求。 该项目曾获合肥市科技进步一等奖1项,申请发明专利18项(授权2项),取得软件著作权18项,出版专著2本,发表论文29篇,形成地方标准1项、企业标准6项。该项目在“数字与新媒体出版产业技术创新战略联盟”内55家出版企业的教育出版领域开展深度应用,年加工图书近2万种、试题60余万道、各类多媒体资源20余万个,注册受众用户102.98万人,平均年服务读者31390万人次。有效促进了“互联网+教育出版+动态服务”新业态的快速发展。项目成果已实现经济效益2.6亿元,间接经济效益10亿元,为推动中国动态数字出版领域的技术进步与创新发挥了积极作用。
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