通用智能化网络教学平台的研究与设计

网络教学平台是网络教学的技术基础,如何有效地管理和使用资源、为使用者提供更加个性化的服务,成为网络教学平台关注的焦点。本文研究并设计了一种通用智能化网络教学平台,该平台采用分层的系统架构,通用的功能模块,利用数据挖掘知识将智能课程推荐与平台无缝融合,并采用了基于RSS的Web 2.0技术,有效提高了网络教学质量和教学效率。     

数据挖掘在网络教学决策支持平台中的应用

针对现代远程教育中,受教育对象个性特征的差异与传统远程教育资源模式的单一性产生的矛盾难题。结合数据挖掘技术,设计了基于数据挖掘技术的网络教学决策支持平台,在平台中除提供网络教学平台最基本功能,还通过数据挖掘对服务器日志数据进行分析,并以图文界面的形式将分析结果反馈用户,继而实现对网站的结构调整和对学生的个性化服务。     

基于朴素贝叶斯算法的社交网络数据挖掘技术研究

近年来,随着互联网技术飞速发展与普及,大量社交网络平台迅速崛起。社交网络平台拉近了日常人际关系,提供了便捷的信息通讯交流通道。同时,针对社交网络平台数据挖掘的技术研究成为不可缺少的网络数据研究领域一部分。现有社交网络数据挖掘技术所采用的传统数据挖掘算法与数据分离模式,存在大数据多元特征条件下,数据挖掘准确度降低、挖掘分类逻辑混乱等现象。针对问题产生根源,提出基于朴素贝叶斯算法的社交网络数据挖掘技术研究。采用基于朴素贝叶斯算法设计的PCIE-FN社交网络数据挖掘平台进行全面化的深入性解决。通过实验证明,提出的基于朴素贝叶斯算法的社交网络数据挖掘技术研究,各项数据满足社交网络数据挖掘日常应用要求。     

数据挖掘技术在Moodle学习平台中的应用研究

在计算机网络时代的背景下,教育领域有效引进计算机网络技术很大程度上推动了该领域的发展。各种课程教学的软件不仅对学习人员的学习具有一定的促进作用,还直接推动了网络教学方式的普及。在应用教学软件的过程中,数据挖掘技术是较为有效的数据信息收集和处理技术,能够促使学习人员的学习效率和质量得到很大程度的提升。基于此,笔者以Moodle学习平台为例,讲述数据挖掘技术的概念,分析数据挖掘技术对于优化该学习平台的作用。     

云计算技术下的数据挖掘平台建构研究

作为一种新兴网络技术,云计算能够为海量信息高效处理提供技术支持,与此同时能够满足网络交易期间虚拟增值资源各项需求.研究利用云计算技术构建了数据挖掘平台,并对其构架及关键技术进行分析,实践证明云计算技术下数据挖掘平台的建构能够实现对大数据集的有效处理,提升数据挖掘效率,可予以广泛推广.     

数据挖掘在《大学物理》网络教学中的应用

随着互联网应用的发展,学习过程被越来越多地放到网络上。但目前现有的网络课程大多模式单一,对不同的用户提供的是完全相同的学习内容,为了更好地实现因材施教,文中以《大学物理》网络教学平台的构建为例,提出使用数据挖掘技术,满足个性化学习的需求,构建个性化网络教学平台的解决方案。     

基于数据挖掘技术下的网络舆情智能监测与引导平台设计

互联网的普及,对人民生活方式带来了较大的影响.在个体观念以网络为平台为基础而抒发的过程中,网络舆情逐渐产生.本文首先介绍了网络舆情与数据挖掘技术.在此基础上,主要以数据挖掘技术为依托,对网络舆情智能监测与引导平台进行了设计.以期能够营造一个更加健康安全的网络环境.     

基于高性能数据挖掘的网络海量信息处理平台

互联网的迅猛发展对网络信息处理提出了新的挑战,而这些都迫切需要高性能计算技术的支持。为了提高网络海量信息智能并行处理能力,促进网络信息存储与管理、信息融合、数据挖掘、智能处理和信息利用等发展,本文提出了基于高性能数据挖掘的网络海量信息处理平台,重点分析了网络海量信息处理平台实现的关键技术,并对平台的网络热点分析应用的实现进行了介绍。     

数据挖掘在《大学物理》网络教学中的应用

随着互联网应用的发展．学习过程被越来越多地放到网络上。但目前现有的网络课程大多模式单一，对不同的用户提供的是完全相同的学习内容，为了更好地实现因材施教，文中以《大学物理》网络教学平台的构建为例，提出使用数据挖掘技术．满足个性化学习的需求，构建个性化网络教学平台的解决方案。     

基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术研究

在互联网时代,云计算作为一种时兴的网络技术,具备动态处理、容量高、效率高的特征,在科学研究和商业发展领域都有特别高的应用价值.在数据挖掘平台架构中应用云计算技术,可以给具有海量数据的现代社会提供一个高效率的数据挖掘的技术平台.就基于云计算的数据挖掘平台架构及其关键技术进行了相应的研究.     

基于SQL Server的高校教学质量数据挖掘

高等学校教学质量管理需要数据挖掘系统来支持。介绍了数据挖掘技术以及常用的数据挖掘方法,对如何设计基于SQL Server的高校教学质量数据挖掘系统进行了探讨。以决策树方法为基础、SQL Server为挖掘平台,设计了教学质量数据挖掘模块,实现了教学质量数据挖掘系统。     

基于自组织神经网络和模糊聚类的校园无线网用户日常行为分析

针对如何分析校园无线网络数据,挖掘数据中蕴藏的学生行为,更好地辅助教学管理,本文提出了在Hadoop平台构建基于自组织神经网络(SOFM)的模糊C-均值(FCM)聚类算法。该算法采用自组织神经网络与模糊C-均值聚类算法相结合,避免了模糊C-均值聚类算法初始化不当带来的误差,目标函数中采用马氏距离,自适应的调整了数据的几何分布。考虑到无线用户数据规模庞大,采用了Hadoop平台并行运行聚类算法。实验结果表明,本文提出的算法提高了聚类结果的准确性,有效地降低了时间复杂度,分析平台为学校管理层快速有效的做出决策提供了依据,研究分析方法对其它高校有较大地参考价值。     

基于数据挖掘的AHP算法在职业教育教学评价系统中的应用

以当前的职业学校教育教学为平台,就如何将数据挖掘与教学质量评价指标相结合的问题进行研究,通过借鉴国内外职业教师教学质量评价指标体系的有效挖掘,解决目前教学质量评价指标分数比例的不合理性,提出运用AHP算法来确定教学质量评价指标比例,使教学质量评价公平、公正、合理、高效。     

电子商务网络资讯管理系统的设计与实现

为了采集和管理电子商务类课程教学相关的网络资源,同时为文本聚类研究收集实验数据,采用Struts框架、Java语言和mysql后台数据库,设计和开发了电子商务网络资讯管理平台,实现了网页内容提取、网页关键词提取、资源检索、资源下载和评论等功能。系统满足了辅助课程教学和提供课题研究实验数据的实际需要,功能简洁实用,界面友好,运行稳定。     

Deep Mining of Redundant Data in Wireless Sensor Network Based on Genetic Algorithm

Mining effective data from wireless sensor network node data is one of the main subjects in studies concerning wireless sensor network data processing. Wireless sensor network data are muli-dimensional and dynamic. Generally, data mining technology cannot satisfy the requirements of wireless sensor network. A large amount of accumulated and redundant wireless sensor network monitoring data reduces the efficiency of data processing. To solve the above problems, this study proposed a data mining algorithm, which integrated rough set algorithm and genetic algorithm to mine redundant data in node network data. The results of the simulated calculation based on MATLAB platform suggested that the identification rate, false accept rate and reject rate of the proposed algorithm were 94.65, 1.753 and 2.331%; compared to network data mining algorithm based on improved genetic algorithm, it has higher efficiency and accuracy in data mining. The algorithm could effectively excavate redundant data in wireless sensor network and optimize the operation environment of wireless sensor network. The application of the rough set and genetic algorithm based data mining algorithm in wireless network has a promising prospect.     

大数据思维下的网络教学平台的数据驱动研究

网络教学平台的应用可为学习者提供丰富的资源,但是对于教师或学习者从现有网络教学平台获得的数据使 用是静态的,平台缺乏个性化学习指导。通过将大数据思维引入网络教学平台,可以更好地理解学习者的多样性和每个学习 者的真实情况。本文分析了现有网络教学平台的一些缺点,并讨论了如何利用“数据驱动”为学习者提供优质,个性化的教育 资源。     

大规模网络数据的在线挖掘系统的研究与开发

以网络上数据量最大、更新最快的网络新闻作为主要的数据源,对其检索与挖掘技术展开研究,构建一个大规模网络数据在线挖掘分析服务系统,以该系统作为平台,为用户提供廉价的、高可靠的、具备交互能力、实时的在线搜索和数据挖掘服务。对于该系统,主要研究其整体设计思路和各模块的算法思想。     

基于Web的网络教学平台的开发与设计

信息技术飞速发展,网络平台成为学习者学习的有效途径,利用互联网进行网络教学越来越受到人们的关注,基于web的网络教学平台丰富了教学的方法,延伸了教学空间,是未来素质教学发展的重要领域。本文对网络教学进行了分析调查,从需求分析,数据流图设计,数据库开发,教学平台的界面开发等方面阐述了基于web的网络教学平台的开发与设计过程。