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Web挖掘技术在远程教学系统中的应用

作　者: 相景丽
导　师: 张庆中；崔利
学　校: 电子科技大学
专　业: 软件工程
关键词: 远程教学系统 Web使用挖掘 Web内容挖掘个性化推荐
分类号: TP391.6
类　型: 硕士论文
年　份: 2010年
下　载: 46次
引　用: 0次
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内容摘要

随着学习终生化,个性化的需要,通过Internet学习成为主要方式,但目前的Web教育方式大多只是大量知识的展示,无法根据学习者的差异提供个性化的服务内容。本文就是基于此,进行Web教学系统的模型设计。本文以个性化远程教学系统的建立为背景,Web挖掘技术在其中的应用为主线,从Web日志挖掘与Web内容挖掘两大角度对Web挖掘技术的应用作了较为详尽的研究。针对Web日志挖掘与内容挖掘的特点与联系并结合站点结构,对现有的一些Web挖掘方法做了一定的改进,并分析了一种基于内容挖掘的Web网页推荐方法,同时提出将Web日志挖掘与内容挖掘有机结合的一些新型策略,对于有效发现用户兴趣模型,提高推荐页面准确率,从而提高远程教学系统用户的学习兴趣及学习效率将起到更加积极的作用。主要工作如下:(1)总结探讨了Web日志预处理的经典方法与步骤。(2)在内容挖掘方面,用网页文本分析的方法将用户的浏览行为转化为以特征词汇做元素的特征向量,从而使得挖掘出的用户兴趣更为具体,易于理解。(3)运用向量空间模型分析一种基于超链接对应网页的内容推荐方法,分析了基于协作过滤的Web推荐方法。(4)将Web相关理论与算法运用到远程教学系统的设计实践中,设计了系统模型,并介绍了系统的核心部分个性化处理引擎,描述了系统功能结构。

全文目录

摘要  4-5
ABSTRACT  5-9
第一章引言  9-14
  1.1 研究背景  9-10
  1.2 研究的意义  10-11
  1.3 远程教学系统概述  11-13
  1.4 论文的内容和结构  13-14
第二章 WEB 挖掘分类  14-20
  2.1 WEB 挖掘概述  14-16
  2.2 WEB 内容挖掘  16-17
  2.3 WEB 结构挖掘  17-18
  2.4 WEB 日志挖掘  18-20
第三章 WEB 日志与内容挖掘  20-36
  3.1 WEB 日志挖掘  20-29
    3.1.1 数据的收集  21-23
    3.1.2 数据的抽取  23-24
    3.1.3 Web 日志预处理技术  24-29
    3.1.4 内容预处理  29
    3.1.5 结构预处理  29
  3.2 WEB 内容挖掘  29-36
    3.2.1 网页内容预处理  29-32
    3.2.2 用户兴趣模型的表示  32-36
第四章智能推荐方法改进  36-41
  4.1 WEB 内容推荐  36-39
    4.1.1 向量空间模型  36-37
    4.1.2 基于超链接对应网页的推荐方法  37-38
    4.1.3 基于合作的推荐方法  38-39
  4.2 站点的改进  39-41
    4.2.1 如何寻找站点的不合理之处  39-40
    4.2.2 站点设计的改进  40-41
第五章远程个性化教学系统设计  41-53
  5.1 系统开发平台介绍  41-42
  5.2 个性化远程教学系统模型  42-43
  5.3 个性化处理引擎算法概述  43-44
  5.4 系统结构描述  44-46
  5.5 实时智能推荐子模块  46-49
    5.5.1 实时智能推荐子模块的接口  47-48
    5.5.2 推荐系统输入  48-49
  5.6 系统功能介绍  49-53
    5.6.1 主要功能  49-50
    5.6.2 技术特点  50-53
第六章总结与展望  53-55
  6.1 总结  53-54
  6.2 今后研究方向  54-55
致谢  55-56
参考文献  56-59

Web挖掘技术在远程教学系统中的应用

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