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文檔簡介
1、隨著信息技術(shù)在教育中的廣泛應用,產(chǎn)生了豐富的教學數(shù)據(jù)。那么如何針對這些數(shù)據(jù),挖掘分析出對教學和管理有用的信息是當前研究的熱點。
各類教學數(shù)據(jù)中包含了大量對改善教學有利的信息,隨著教學數(shù)據(jù)的積累,形成了龐大的教學數(shù)據(jù)庫,而數(shù)據(jù)挖掘就是要在繁雜的海量數(shù)據(jù)中尋找有價值的數(shù)據(jù),偏好數(shù)據(jù)是高價值的數(shù)據(jù),因此基于大數(shù)據(jù)的偏好數(shù)據(jù)挖掘?qū)Ω纳平虒W具有重要作用。
論文針對教學積累的海量數(shù)據(jù)進行挖掘分析研究。首先對基于大數(shù)據(jù)的偏好數(shù)據(jù)
2、挖掘進行現(xiàn)狀分析;然后論述挖掘原理與技術(shù);第三,構(gòu)建偏好數(shù)據(jù)挖掘模型,采用K-MEANS聚類及關(guān)聯(lián)規(guī)則算法構(gòu)建用戶學習偏好模型;最后,設(shè)計與實現(xiàn)自主學習支撐平臺。在平臺的支持下,完成挖掘任務(wù)。對學生數(shù)據(jù)偏好深度挖掘,有利于針對性教學,因材施教。論文研究內(nèi)容主要有以下幾個方面:
一、分析偏好數(shù)據(jù)挖掘的現(xiàn)狀,論述挖掘原理和技術(shù),提出基于大數(shù)據(jù)的偏好數(shù)據(jù)挖掘問題。
二、基于本體構(gòu)建學生學習偏好本體類結(jié)構(gòu),并通過OWL語言對
3、其描述。
三、將學生學習興趣分為短期學習興趣和長期學習興趣,提出一種基于大數(shù)據(jù)的學生學習偏好模型。根據(jù)學生瀏覽行為和日志記錄數(shù)據(jù),挖掘?qū)W生短期學習興趣。利用后臺服務(wù)器數(shù)據(jù)庫中的數(shù)據(jù),對初始學生用戶注冊信息進行挖掘,提取出學生長期學習興趣。
四、設(shè)計K-MEANS聚類算法和關(guān)聯(lián)規(guī)則挖掘算法?;趯W生學習瀏覽日志記錄和信息反饋,挖掘具有價值的學生學習偏好信息,并對其進行關(guān)聯(lián)與分類處理。
五、構(gòu)建自主學習支撐平臺
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