关注学生课堂数据，挖掘信息课堂亮点

网络信息时代的快速发展,云技术、物联网、智能终端等技术的跃进,悄然间,你会发现身边的报纸、杂志、新闻媒体、互联网等这些日常生活重要的信息来源通道,无不在传达着一个重要的信息--大数据时代已经到来。大数据开启了一次重大的时代转型,就像望远镜让我们能够感受宇宙、显微镜让我们能够观测微生物一样,大数据正在改变我们的生活以及理解方式。一节40分钟的信息技术课,到底能产生多少数据,其中又包含多少有用的数据值得我们去发掘、分析、处理、利用,最终优化我们的信息技术课堂教学,使之成为亮点？本文从关注学生的层面出发,谈谈我们如何基于数据,去挖掘、探索信息技术课堂的亮点。     

英语情态句的情感倾向性分析

该文研究了英语情态句的情感倾向性分析问题。情态句是英语中的常用句型,在用户评论文本中占有很大的比例。由于其独有的语言学特点,情态句中的情感倾向很难被已有的方法有效地分析。在该文中,我们借助词性标签进行了情态句的识别,并提出了一种情态特征用于帮助情态句情感倾向性的分析。为了进一步提高分析效果,我们还给出了通过合并同义情态特征来缓解情态特征稀疏性问题的方法。实验结果表明,在二元及三元情感倾向性分类问题上,该文提出的方法在F值上较经典分类方法分别有4%及7%的提高。     

Web挖掘在虚拟教育中的应用

教育环境有两种形式,分别是传统和虚拟教育环境。在这两种环境中,重要的问题是习惯分析和评价。介绍了在传统的教育体系中,习惯分析通过观察技术来实现;而在虚拟教育环境的分析中,学生的态度和习惯则是一个非常重要的问题。讨论了Web挖掘应用是如何应用在虚拟教育环境中的,根据描述性研究方法形成的规则,给出了在教育环境中使用Web挖掘,可以从毫无相关性的习惯和网络环境中提取有意义的信息,从而克服这个问题。     

网络故障管理系统中告警相关性分析实现技术研究

告警相关性分析是网络故障管理系统中的一个重要研究课题．本文给出了一种基于规则引擎的网络故障管理系统结构,阐述了采用基于Java的开源规则引擎Drools和关联规则挖掘工具Weka,开发基于规则引擎的网络故障管理系统告警相关性分析模块的设计方法与具体实现技术．     

基于语法模式的产品评论主题词和极性词提取

利用产品评论作为汉语意见挖掘的研究语料,通过定义常用的汉语语法模式（syntax pattern）来提取评论中的评价词（极性词）及评价的对象（主题词）,以此完成汉语意见挖掘中的主题词的提取及极性词提取的任务。     

“ORACLE数据库”课程教学方法及其目标的探讨

介绍了“ORACLE数据库”课程的目标以及教学方法,致力于理论基础知识、提出加强实践训练,理论联系实际的教学观念．,最后给出一些教学方法的深度研究。     

动态挖掘进程内在机制研究

针对动态挖掘进程内在运行机理,通过对动态挖掘进程中不同挖掘任务的优化分析以及动态挖掘进程和生物免疫过程之间的对比分析,提出了动态挖掘进程的eDMP机制;定义健壮型协调器,融合进化计算和免疫算法,设计了eDMP机制的实现方案;在理论分析和方案设计的基础上,给出了eDMP机制的一般流程。实验结果表明,eDMP机制及其实现方案在解决动态挖掘问题上有效、适用。     

基于Big 6模式的Web网站研究

网站内容建设是直接关乎网站构建成败的关键因素之一.从高校研究所网站建设的自身特殊性与需求出发,结合Big 6信息问题解决模式,提出了一种全新的Web网站构建模型,弥补了传统网站构架模型在内容建设上的不足,为高校自主建立研究所网站提供了一个有效的模式.     

面向企业的ERP数据挖掘系统设计

设计面向ERP数据挖掘的一般结构框架。将ERP原理与数据挖掘技术相结合应用到企业ERP中销售、客户和产品这三个模块,提出企业ERP数据挖掘的实现方法,分析销售、客户和产品数据挖掘的系统框架,完成概念模型、逻辑模型和物理模型的设计工作。并用SQL和JAVA语言发展为面向ERP数据挖掘系统。该系统在实际应用中,将企业的实际...     

Web 日志挖掘中模糊C均值聚类研究

Web日志挖掘就是通过一定的方法分析Web日志数据,发现用户的访问习惯,帮助管理人员改进Web站点的性能和结构,提高用户获取知识的质量和速度.笔者首先在Web日志挖掘的背景下分析了模糊C均值聚类算法的缺陷,针对其的不足,在粗糙集理论的支持下,介绍属性信息量的概念,并通过计算待聚类对象的属性权值,区分重要性属性和噪音属性...