计算机科学导论课程中文知识图谱的构建与查询开题报告

1. 本选题研究的目的及意义

随着信息技术的快速发展，知识图谱作为一种新兴的知识表示和组织方式，在信息检索、智能问答、语义分析等领域展现出巨大的应用价值。

计算机科学作为一门基础性学科，其导论课程涵盖了计算机科学的各个方面，是培养学生计算思维和信息素养的重要途径。

然而，现有的计算机科学导论课程教学资源大多以文本形式存在，缺乏结构化和语义化的组织，难以满足学生个性化、智能化的学习需求。

2. 本选题国内外研究状况综述

近年来，知识图谱技术在国内外都得到了广泛的关注和应用，特别是在教育领域的应用研究也逐渐增多。

1. 国内研究现状

国内学者在教育知识图谱构建方面取得了一定的进展。

3. 本选题研究的主要内容及写作提纲

1. 主要内容

本研究的主要内容包括以下几个方面：
1.计算机科学导论课程知识体系分析:对计算机科学导论课程的教学大纲、教材、课件等进行分析，梳理课程知识点，确定知识点之间的关系，构建课程知识体系框架。

2.中文知识图谱构建:研究基于自然语言处理技术的知识抽取方法，从教材、课件、网络资源等多种来源中抽取知识点、实体及其关系，构建计算机科学导论课程中文知识图谱。

4. 研究的方法与步骤

本研究将采用以下方法和步骤：
1.文献调研:查阅国内外相关文献，了解知识图谱构建技术、计算机科学导论课程知识体系等方面的研究现状，为本研究提供理论基础和技术支持。

2.数据收集:收集计算机科学导论课程的相关数据，包括教学大纲、教材、课件、网络资源等，为知识图谱构建提供数据基础。

3.知识体系构建:分析计算机科学导论课程的知识体系，确定知识点之间的关系，构建层次化的知识图谱框架。

5. 研究的创新点

本研究的创新点主要体现在以下几个方面：
1.构建面向计算机科学导论课程的中文知识图谱:目前针对计算机科学导论课程的知识图谱构建研究还比较少，本研究将填补这一空白，为计算机科学导论课程的教学和学习提供新的资源和工具。

2.探索基于自然语言处理技术的知识抽取方法:本研究将采用自然语言处理技术，从非结构化的文本数据中自动抽取知识点、实体、关系等信息，提高知识图谱构建的效率和质量。

3.设计并实现一个用户友好的知识图谱查询系统:本研究将设计并实现一个用户友好的知识图谱查询系统，支持用户以自然语言的方式进行知识查询，并以图形化方式展示查询结果，方便用户获取知识。

6. 计划与进度安排

第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。

第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲

第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文

7. 参考文献（20个中文5个英文）

1.徐波,王昊奋,赵军,等.知识图谱发展报告[m].北京:中国科学技术出版社,2022.

2.赵军,刘康,何世柱,等.知识图谱[m].北京:高等教育出版社,2021.

3.刘知远,孙茂松,林衍凯,等.知识图谱[j].journal of software,2016,27(1):71-88.