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Learning Objects Recommendation System: Issues and Approaches for Retrieving, Indexing and Recomend Learning Objects

机译：学习对象推荐系统：检索，索引和推荐学习对象的问题和方法

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This paper discusses some important issues regarding the the management of Learning objects covering searching over repositories and different approaches of recommendation systems and presents a multiagent system based application model for indexing, retrieving and recommending learning objects stored in different and heterogeneous repositories. The objects within these repositories are described by filled fields using different metadata (data about data) standards. The searching mechanism covers several different learning object repositories and the same object can be described in these repositories by the use of different types of fields. Aiming to improve accuracy and coverage in terms of recovering a learning object and improve the relevance of the results we propose an information retrieval model based on a multiagent system approach and an ontological model to describe the covered knowledge domain.
机译：本文讨论了有关学习对象管理的一些重要问题，涵盖了对存储库的搜索和推荐系统的不同方法，并提出了一种基于多代理系统的应用程序模型，用于对存储在不同异构存储库中的学习对象进行索引，检索和推荐。这些存储库中的对象由使用不同元数据（有关数据的数据）标准的填充字段描述。搜索机制涵盖了几个不同的学习对象存储库，并且可以通过使用不同类型的字段在这些存储库中描述相同的对象。为了提高恢复学习对象的准确性和覆盖范围并提高结果的相关性，我们提出了一种基于多主体系统方法的信息检索模型和一种用于描述所涵盖知识领域的本体模型。

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