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E-Learning培训搜索数据结构
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2017-11-16
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网络学习（ E-Learning）培训通过应用信息科技和互联网技术进行内容传播和快速学习，而搜索引擎被广泛应用于有线网络、移动通信网络以及无线传感器中。然而，当前相关技术的发展并没有将E -Learning培训技术的潜力充分挖掘。其中，一个重要的问题就是现有物联网大多是封闭的、不开放的私有网络。
搜索的数据是非常有意义的，它可以为很多其他智能应用提供数据支撑，但是这些数据资源是不开放的，进而无法被外界访问，造成数据资源的浪费。为了实现E-Leaming培训搜索的潜在价值，即将这些传感数据开放共享。该方向立志于打破传统搜索数据的封闭性，让搜索数据接入互联网，并将这些数据以一种易理解的、程序可读的统一格式呈现在上，使之可以被白由地访问和多方面的利用。
文中首先对E-Leaming培训搜索的数据描述问题进行概述，随后从搜索数据的特征构建动态E - Learning培训搜索模型数学，选择重叠搜索模块度函数和指标作为目标函数，针对动态网络重叠用户实时搜索数据问题，通过编码、解码建立动态演化聚类算法对重叠用户搜索进行有效挖掘。
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