Abstract-The World Wide Web ger rikligt med innehåll för webbaserat lärande, men dess hyperlänk-baserade arkitektur ansluter Web resurser för att surfa fritt snarare än för effektivt lärande. För att stödja ett effektivt lärande bör ett system för e-lärande kunna upptäcka och utnyttja de semantiska samhällena och de framväxande semantiska förbindelserna i ett dynamiskt komplext nätverk av lärresurser. Tidigare grafbaserade lokala upptäcktsmetoder är begränsade i förmågan att upptäcka semantiska samhällen. I detta dokument föreslås först Semantic Link Network (SLN), en löst kopplad semantisk datamodell som kan semantiskt länka resurser och härleda implicita semantiska länkar enligt en uppsättning regler för relations resonerande. Genom att studera det inneboende förhållandet mellan semantiska samhällen och SLN:s semantiska utrymme föreslås metoder för att upptäcka resonemangskonstrainta, regelkonstrainta och klassifikationskonstrainta semantiska samhällen. Vidare studeras tillvägagångssätt, principer och strategier för att upptäcka framväxande semantik i dynamiska SLN. De grundläggande lagarna i den semantiska länknätverksrörelsen avslöjas för första gången. En miljö för e-lärande som omfattar de föreslagna strategierna, principerna och strategierna för att stödja effektiv upptäckt och inlärning föreslås.
Genom att studera den inneboende relationen mellan semantiska samhällen och det semantiska utrymmet i SLN, sätt att upptäcka resonemang-konstraint, regel-constraint, och klassifikation-constraint semantiska samhällen föreslås REF.
Communities and Emerging Semantics in Semantic Link Network: Discovery and Learning
{'venue': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'journal': 'IEEE Transactions on Knowledge and Data Engineering', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}